生成モデルは医療テキストの固有表現抽出に使えるか？

医療テキストからの情報抽出など，大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）の医療分野への利活用に期待が高まっているが，日本語での実施は少ない．本研究では，医療テキストからの固有表現抽出(NamedEntityRecognition;NER)について，生成モデルと既存の分類モデルを比較した．その結果，生成モデルにおいて固有表現の種類によっては，データが少数であっても多くのデータでﬁne-tuningした分類モデルに匹敵するような性能でNERが実現可能であることが明らかとなり，精度の高い生成モデルがアノテーション支援に役立つことが示唆された．