大規模言語モデル（Large Language Models）は、自然言語処理（NLP）タスクにおいて非常に高い性能を発揮することが知られています。これらのモデルは膨大な量のテキストデータから学習し、豊富な知識を獲得します。そのため、合成テキスト生成においても優れた結果を生み出すことが期待されます。特に本研究では、大規模言語モデルを使用して合成臨床テキストを生成し、それを訓練データとして利用することで実際の患者情報から希少な事象や重要な情報を抽出する手法が提案されました。このようなアプローチは、現実世界で十分に文書化されていない情報や医療領域でのクラス不均衡問題への対応力向上が期待されます。