LLMを用いた入院患者カルテからの血液悪性腫瘍早期兆候検出

血液悪性腫瘍（白血病、悪性リンパ腫、多発性骨髄腫など）は、早期発見・早期治療が予後改善に直結する疾患群である。しかし、初期症状は発熱、倦怠感、貧血など非特異的であり、確定診断に至るまでに時間を要することがある。骨髄像検査は血液悪性腫瘍の確定診断に不可欠な検査であるが、侵襲的であるため、臨床医が検査の必要性を判断するまでに一定の時間を要する。近年、大規模言語モデル（LLM）の医療応用が注目されている。電子カルテに記録された診療情報から疾患の兆候を自動検出することで、臨床医の診断支援が期待される。本研究では、入院患者の電子カルテテキストからLLMを用いて血液悪性腫瘍の兆候を早期検出する手法を提案し、その有効性を評価する。本研究では以下のResearchQuestionsに取り組む：RQ1LLMは入院から骨髄像検査までのカルテから血液悪性腫瘍を予測できるか？RQ2Context管理戦略（LocalvsGlobalvsTemporal）による精度差はあるか？RQ3陰性群での偽陽性率はどの程度か？英語圏では、入院記録からのゼロショットコーディングや危険度層別化にLLMを適用する実践研究がすでに進んでいる[1]。一方で、日本語臨床NLPにおける公開リソースは実症例100件規模のReal-MedNLP[2]や国家試験ベースのJMedBench[3]に限られ、長期入院カルテのノイズや日常表現を含むデータセットが不足している。本研究で整備したコホートは、このデータデザートを補完し、ガイドライン準拠の意思決定を検証できる国内初の基盤となる。