大規模言語モデルによる症例報告の構造的要約

医学分野は専門化・細分化が進んでおり、一人の医師が包括的な観点から診断を行うことが困難な状況にある。一方、医療現場では、経験頻度の少ない症例や他の診断に役立つ示唆を含む症例について要点をまとめた症例報告が各診療科に蓄積されている。症例報告の知見の共有を促進することはこの状況を改善する上で極めて重要であると考えられる。この目的のもと、症例報告検索システムJ-CaseMap1）が開発されている。J-CaseMapは、検索対象である各症例報告に症例報告の要点となる病態や所見の因果関係、修飾関係などを構造的に表した構造的要約がアノテーションされている点に特徴がある。構造的要約の例を図1に示す。J-CaseMapは構造的要約を活用することで、単に特定の病態や所見を含む症例を検索するだけでなく、病態や所見の因果関係や修飾関係を考慮した症例の検索を可能にしている。しかし、構造的要約の作成には医学の専門知識と仕様の理解が必要であり、人手で大量に作成することが難しい。この問題を解決するため、関係抽出に基づき症例報告から構造的要約を自動生成する手法が提案さ1）https://www.naika.or.jp/j-casemap/急性心筋梗塞後に僧帽弁逆流を合併した一例3日前に胸痛が出現。急性心筋梗塞の診断で冠動脈造影を施行、完全閉塞を認めた。本日、SpO2が80%前後に急速に低下し、泡沫状の痰の流出を認めた。心エコー検査で以前認めなかった高度の僧帽弁逆流を認めた。完全閉塞@冠動脈急性心筋梗塞胸痛SpO2/低値僧帽弁逆流泡沫状＊痰心エコー=僧帽弁逆流構造的要約症例報告的要約を生成する。本例は国家試験問題を元にした作例。れている[1]。本手法は、構造的要約中のエンティティと関係を対応する症例報告に発見的に対応付けることで関係抽出の弱教師データを作成し、それを用いてBERT[2]のようなエンコーダ型の事前学習モデルを訓練するものである。一方、近年の言語モデルの飛躍的な性能向上により、テキスト生成の枠組みで関係抽出を解くことが可能になってきた[3,4]。このアプローチは、先行研究[1]の弱教師データ構築のステップを経ず、症例報告からグラフ構造要約を直接予測することを学習できることから、構造的要約生成の性能改善に有効であると考えられる。本稿では、大規模言語モデル（LLM）を用いた症例報告からの構造的要約生成の有効性を検証する。実験の結果、ファインチューニングしたLLMが先行研究と同程度の性能を達成することを確認した。