ローカルLLMとRAGを用いたPSU診療支援対話システムの検討

雑な背景をもつ患者に対し、症状や行動履歴、スマスマホ依存（ProblematicSmartphoneUse;PSU）患ホ依存評価指標などパーソナライズされた診療支援者に対する診療支援では、行動パターンの詳細な把が求められる。握と、それに基づく専門的な情報提供が求められ臨床的支援では、スマホのログデータ、患者のアる。近年、スマホのログデータなどを分析することンケートデータ、診療録など参照すべきデータが多で患者の行動パターンを詳細に把握できるようにく、医療従事者にとって負担となる場合がある。そなったが、アンケートデータや診療録などの複数のこで、これらの情報を総合的に汲み取り、必要な情情報と組み合わせてそれらを総合的に解釈し、専門報を提示するLLMの活用を検討する。しかし、患的な情報を提供することは容易ではない。そこで者固有の詳細な情報を直接パブリックなLLMに入LLMを活用し、自動要約や情報提示による支援が力することは、プライバシー保護の観点から困難な期待されるが、プライバシー保護の観点から、患者場合がある。クローズドな環境で完結するローカル個人の詳細な情報をパブリックなLLMに入力するLLMに関して、現在使用できるものはパブリックことが困難である。本研究では、ローカルLLMとLLMと比較して、一般に性能が低いという懸念がRetrieval-AugmentedGeneration（RAG）を組み合わせある。したがって、ローカルLLMのみを利用するたプライバシーに配慮した対話システムを提案すのでは、十分なドメイン知識を反映させた高品質なる。具体的には、患者個別の利用履歴データ、診断応答を得ることは容易ではない。経過、関連するドメイン知識を言語モデルでベクト医療・臨床分野では診療録などを活用した意思決ル化し、知識ベースに格納する。プロンプトに基づ定支援システムが研究されてきたが[7,8,9]、PSUき類似度検索で情報を抽出し、ローカルLLMの回のような新しい領域では、包括的な知識基盤の構築答生成を支援するシステムを構築した。これによと柔軟な情報参照が課題となる。また、近年のLLMり、プライバシー保護とドメイン知識の活用を両立技術の発展は、自然言語処理を用いた知識抽出・生し、PSU診療における意思決定を効果的に支援でき成を可能にしたものの、プライバシー保護と豊富なることをケーススタディを通じて示す。知識活用を両立するための仕組みは十分に確立されていない。