処方データにおける不確実な診療科名のLLMを用いた実体同定手法

近年，薬局業務は従来の対物業務（調剤）から，患者の治療プロセス全体を継続的に管理・支援する対人業務へとその比重が移りつつある．こうした対人業務における適切な服薬指導やリスク管理には，患者の治療プロセスの分析が不可欠であり，その上で診療科情報は重要な要素となる．しかしながら，実務データにおける診療科情報には，独自の運用に起因する表記揺れや情報の欠損が散見される．これらのデータを分析可能な状態にするためには，信頼性の低いテキスト（メンション）を実在する診療科（エンティティ）へと正規化，すなわち実体同定を行う必要があるが，この処理には一般的な医療実体同定とは性質の異なる課題がある[1,2,3]．第一の課題はメンションの曖昧性である．診療科の入力においては厳密な規定がないため，正確性にばらつきが生じやすい．結果として単なる表記揺れにとどまらず，メンションが診療実態と乖離する，あるいは特定に至らない記述となる場合があり，メンション自体が信頼できないという問題がある．第二の課題は，エンティティ定義の局所性である．同じ「内科」という診療科であっても，専門分化された総合病院とプライマリ・ケアを担うクリニックとではその診療範囲は異なる．そのため，医療機関によらない辞書定義に基づいた一律のマッピングでは，施設ごとの実態を正しく反映できない．従来のアプローチでは，メンションとエンティティ間に一定の意味的類似性が存在し，かつエンティティの定義が大域的であることを前提としているため，これらの課題には対応できない．そこで本研究では，信頼性の低いメンションのみに依存せず診療科と関連性の強い処方情報や患者属性をコンテキストとしてLLMに入力し，本来の診療科を推論させる方法を提案する．また，施設ごとに異なる実在診療科リストから施設の特性を推論させることで，施設によって変動する診療科の役割の差異を考慮した同定を実現する．これらのアプローチにより，メンションの信頼性が低い場合や施設ごとの診療科の役割が異なる場合においても実態を反映した同定が可能であることを実データを用いた実験により示す．