文献情報
文献番号
202521034A
報告書区分
総括
研究課題名
仮名加工処理された診療録テキストを用いて研究対象に該当する症例を電子カルテシステムから効率的に検索するシステムの構築
研究課題名（英字）
-
課題番号
25IA1013
研究年度
令和7(2025)年度
研究代表者(所属機関)
園部 真也(国立大学法人東北大学（東北大学病院医療AIセンター）)
研究分担者(所属機関)
- 藤井 進(東北大学 災害科学国際研究所災害医療情報学分野)
- 中村 直毅(東北大学 病院メディカルITセンター)
- 横田 崇(国立大学法人東北大学 東北大学病院 臨床研究監理センター)
- 田淵 貴大(国立大学法人東北大学 大学院医学系研究科)
- 井汲 沙織(東北大学 病院医療AIセンター)
- 平田 健司(北海道大学 大学院医学研究院画像診断学教室)
- 谷岡 真樹(岡山大学 学術研究院医療開発領域)
- 大山 慎太郎(国立大学法人 東海国立大学機構 名古屋大学 未来社会創造機構 予防早期医療創成センター)
- 工藤 憲一(一般財団法人日本医師会医療情報管理機構 加工医療情報作成事業統括部)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 健康安全確保総合研究分野 地域医療基盤開発推進研究
研究開始年度
令和7(2025)年度
研究終了予定年度
令和8(2026)年度
研究費
5,268,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
治験対象患者のスクリーニングは手作業で行われており、膨大な人的労力が投入されている。特に本邦ではこの負担が大きく、これに伴う創薬領域での投資機会損失は看過できないほどである。このような作業をLLMに代替させることで、本邦の国際競争力の向上に資することを目的とする。
研究方法
診療記録をLLMに読解させ、情報の抽出や、条件への該当性の判定を行わせた。具体的には、せん妄状態の検出（分担研究１）、リハビリテーションの適応の判定（分担研究２）、治験の適格基準への該当性の判定（分担研究３）を行わせた。また、LLMによる読解に際して知識グラフの併用が精度を向上させるか評価した（分担研究４）。これらの研究はいずれも観察研究であり、オプトアウト方式で実施した。
結果と考察
分担研究１、分担研究２、分担研究３のいずれにおいても、LLMによる推論はキーワード検索による手法と比較して高い精度を実現した。また、知識グラフの併用によりLLMの誤答が抑制され、タスクによっては人間とほぼ同等の精度を達成することが分担研究４により実証された。
本研究で提案した仕組みは、十分に実用的なレベルであり、医療情報利活用の形の一つとして期待できることが、複数の施設に由来するデータおよび様々なタスクを通じて実証された。
一方で課題もあり、診療記録の質が不十分な場合は、LLMを用いた読解において十分な精度が得られないことが浮き彫りとされた。これに対し、LLMを用いた診療記録入力支援システムは診療記録の充実ひいては医療情報利活用の加速に資することが分担研究５により示された。同研究では医療従事者の入力した非構造化データがLLMにより整理されたものという概念に着眼しており、本研究ではこれを半構造化データと呼称しているが、この概念が今後の医療情報利活用において鍵になるものと展望している。
また、診療記録の有する情報量が膨大であるために計算コストが現実的でないという課題も指摘された。これには、医療情報は個人情報保護の観点からデータの流出が制限されるため、ネットワークを介した大規模な計算資源が使用できないという背景がある。一方で診療記録においては、読解の用途によっては必要のない情報が記載されていることも多々あり、このような診療録をLLMに読解させることは必ずしも効率的な手法ではない。これらの不要な情報を削減してからLLMに読解させることで計算を効率化させられることが分担研究６により示された。この結果は本研究で提案した仕組みの実現可能性を高める上で重要な知見である。
実現可能性を論じる上で、運用における安全性も重要な視点となる。解析の対象となる情報にあらかじめ匿名加工処理および仮名加工処理を施すことにより、より安全な運用がもたらされるが、ここで課題となるのが当該処理に伴う情報の削減である。分担研究７では、これらの処理に伴う実運用上の有意な情報の削減をほとんど生じないことを示した。
これらの処理を研究機関単位および病院単位で行うことは労力の観点から課題があり、次世代医療基盤法に基づく処理ならびにそれを基盤とする運用が現実的な選択肢として提示される。このような体制を構築するにあたり課題となるのが、研究機関および病院に求められる倫理的監督である。次世代医療基盤法において研究機関および病院に課される義務は限定的であるが、信頼性のある運用には管理や教育を含めた組織的・人的安全管理措置の整備が求められる。分担研究８では、東北大学病院における医療データ利活用センターの取組を例に、このような体制を構築する際に必要となる課題意識について整理した。
本研究で提案した仕組みは、十分に実用的なレベルであり、医療情報利活用の形の一つとして期待できることが、複数の施設に由来するデータおよび様々なタスクを通じて実証された。
一方で課題もあり、診療記録の質が不十分な場合は、LLMを用いた読解において十分な精度が得られないことが浮き彫りとされた。これに対し、LLMを用いた診療記録入力支援システムは診療記録の充実ひいては医療情報利活用の加速に資することが分担研究５により示された。同研究では医療従事者の入力した非構造化データがLLMにより整理されたものという概念に着眼しており、本研究ではこれを半構造化データと呼称しているが、この概念が今後の医療情報利活用において鍵になるものと展望している。
また、診療記録の有する情報量が膨大であるために計算コストが現実的でないという課題も指摘された。これには、医療情報は個人情報保護の観点からデータの流出が制限されるため、ネットワークを介した大規模な計算資源が使用できないという背景がある。一方で診療記録においては、読解の用途によっては必要のない情報が記載されていることも多々あり、このような診療録をLLMに読解させることは必ずしも効率的な手法ではない。これらの不要な情報を削減してからLLMに読解させることで計算を効率化させられることが分担研究６により示された。この結果は本研究で提案した仕組みの実現可能性を高める上で重要な知見である。
実現可能性を論じる上で、運用における安全性も重要な視点となる。解析の対象となる情報にあらかじめ匿名加工処理および仮名加工処理を施すことにより、より安全な運用がもたらされるが、ここで課題となるのが当該処理に伴う情報の削減である。分担研究７では、これらの処理に伴う実運用上の有意な情報の削減をほとんど生じないことを示した。
これらの処理を研究機関単位および病院単位で行うことは労力の観点から課題があり、次世代医療基盤法に基づく処理ならびにそれを基盤とする運用が現実的な選択肢として提示される。このような体制を構築するにあたり課題となるのが、研究機関および病院に求められる倫理的監督である。次世代医療基盤法において研究機関および病院に課される義務は限定的であるが、信頼性のある運用には管理や教育を含めた組織的・人的安全管理措置の整備が求められる。分担研究８では、東北大学病院における医療データ利活用センターの取組を例に、このような体制を構築する際に必要となる課題意識について整理した。
結論
LLMを用いた診療記録の読解は、今後の医療情報利活用ひいては国際競争力向上において必須の技術であり、既に一定の技術レベルに達していることが実証された。診療記録の質が不十分であるという課題や、十分な計算コストが投入できないという課題があるが、今後の技術革新により十分に対応され得るものと展望される。次世代医療基盤法に基づいて匿名加工処理および仮名加工処理に準ずる処理を施された情報を使用する体制を整備することで、よりこれらの解析手法の実装が現実的なものとなる。
公開日・更新日
公開日
2026-06-22
更新日
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