診療テキストからの必要な検査項目の予測

LargeLanguageModels（LLM）は，その高い自然言語処理能力からさまざまな領域で注目されており，医学領域においても高い関心が寄せられている．本研究では、実際の医療現場において医療従事者が行うタスクの一つである初診時の診療テキストからの検査項目の予測を行う.LLMの精度と医療従事者の精度を比較した結果，全ての訓練データでFine-tuningしたBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformersの精度が最も高いことが確認された．また，Zero-ShotやFew-Shotで学習したLLMの精度は医療従事者による精度と遜色ない値であることが明らかとなり，LLMの有効性が示唆された．