大規模言語モデルを活用した大規模医療用語辞書メンテナンスの効率化

電子カルテや病理レポートなどの医療データは，医療AIや情報抽出ツールの開発基盤となる重要なリソースである．これらのデータの統一性を確保するために辞書やオントロジーの役割が重要視されている[1,2]．例えば，SNOMED-CT[3]は国際的な医療概念リソースとして広く利用されているが，維持管理には年間運営費6億円を超える多大なコストを要する[4]．国内においても万病辞書（J-MeDic）などの医療辞書が存在するが，人手による修正作業のコストが課題である[5]．さらに，新語の発見と追加は広く行われているが，用語の定義や関連情報の修正および充実するメンテナンスは十分に行われていないのが現状である[6]．我々は，医療AIの実現を目指す第3期戦略的イノベーション創造プログラム（SIP3）「統合型ヘルスケアシステムの構築」にて，大規模医療辞書JMED-DICT1）を構築しているが，メンテナンスの課題は同様に当てはまる[7]．本研究では，辞書の代表的な応用先の１つである医療文書からの情報抽出に焦点を当て，大規模言語モデル(LLM)を用いた辞書の維持管理の効率化を検討する．医療文書からの情報抽出の例として，病理レポートに頻繁に出現するバイオマーカの抽出が挙げられる[8]．バイオマーカは，疾患の診断，進行状況の評価，治療反応性の予測，さらには予後の見通しを立てるための指標として臨床利用されている重要な患者情報である[9,10]が，頭文字による略称や数字記号の組み合わせで表現されることが多く，表記ゆれが多い[11,12]．また，この略称は，一部の有名なものを除いて医療者なら誰でも知っているという常識レベルではなく，通常は専門としている領域について必要なものを把握しているという高度な専門知識であり，LLMの医療応用の格好のベンチマークになると考えている．例えば，乳がん治療に関するバイオマーカ「HER2」の表記には，「HER-2」や，医学的には同義である「c-erB-2」「SK-BR-3」などが用いられる．表記ゆれの解消方法には様々なアプローチがあるが，その中でも，表記ゆれを修正し，正しい参照先が明示された辞書を作成して利用する方法は，最も単純かつ分かりやすい[1,13,14]．辞書を活用することで，同義語や類似表現を効率的に統一できるだけでなく，参照先が明示されているため解釈の一貫性も確保できる[15]．本研究では，このような辞書活用の重要性を踏まえ，自己改善型辞書管理システムSustainableDictionaryGrowingSystem(SDGs)（図1）を提案する．SDGsは，Human-in-the-Loopのアプローチを取1）https://sip3-d2.naist.jp/.データ推定の生成プロセス．左下：推定案の人手修正インターフェース．左上：修正履歴の要約．り入れた自己改善型の辞書管理システムであり，生成モデルを活用して辞書項目を推定し，人手による確認と修正を組み合わせることで半自動的な辞書メンテナンスを目指す．これによりコスト削減と修正精度の向上を両立し，完全自動や完全手動のメンテナンスの課題を克服する実用的な解決策となりうる．完全自動のメンテナンスでは，生成モデルの誤りや不適切な推定結果がそのまま反映されるリスクがあり[16]，完全手動のメンテナンスでは，時間と労力の負担が大きい[5]．半自動化はこれら両方の欠点を補い，効率的かつ精度の高い辞書メンテナンスを可能にする．SDGsのサイクルは，図1に示すように，ステップ1（データセットの分割），ステップ2（修正データの推定），ステップ3（推定結果の人手修正），ステップ4（修正履歴の要約）で構成される．特に，ステップ4は，膨大な文脈情報を扱う必要があり，従来の言語モデルでは難しかった．LLMの進化により，ステップ4が可能となったことで，これまで実現が困難だった辞書管理のサイクルを完成させることができる．本研究では，構築中のJMED-DICTを対象に，バイオマーカ関連の出現形を標準的な表現である正規形へ修正することで，提案手法の有効性を検証した．出現形出現形よみ正規形出現形EN血圧けつあつ血圧bloodpressure心拍数しんぱくすう心拍数pulserateＴＭＡてぃーえむえーＴＤＴTMAＴＭ値てぃーえむちＰＴ活性TMvalue