東北大学病院（本部：宮城県仙台市）とNECは2025年3月6日、医療分野特化の大規模言語モデル（LLM）を活用し、電子カルテに記録された情報から治験条件に適合する候補患者を抽出する実証実験を行ったと発表した。2024年10月～12月の3カ月間実施し、候補患者の抽出精度が向上したことを確認した。
東北大学病院とNECは、カルテに記録された情報から治験条件に適合する候補患者を抽出する実証実験を2024年10月～12月の3カ月間実施した。東北大学病院の過去の診療記録データを基に開発した、医療分野特化の大規模言語モデル（LLM）を活用した（図1）。
図1：医療分野特化のLLMを活用した、カルテ情報と治験条件の照合自動化のイメージ（出典：東北大学病院、NEC）拡大画像表示
「日本での新薬開発は承認までの時間が長い。要因の1つに臨床試験における症例集積期間の長期化がある。条件に適合する患者のリクルーティングがボトルネックとなっており、効率的に治験候補患者を見つける方法が求められている」（東北大学病院、NEC）
東北大学病院婦人科の医師の協力を得て実証実験を行った。LLMを活用し、電子カルテに記録された患者の病名や症状、健康状態、治療歴などの情報を不足情報を補完しながら整理。そのうえで情報と対象試験の条件を照合し、電子カルテのどの情報から条件に適合していると判断したかという情報と共に候補患者を自動で抽出している。
その結果、2017～2018年の2年間、東北大学病院婦人科の約2000人の患者のカルテデータから約70人の候補患者を自動抽出し、その中に対象試験に登録する可能性がある患者7人が含まれていたことを確認。一方、実際の治験では、その2年間、診療の中で電子カルテ情報を基に対象者4人をリクルーティングしていたという。
「LLMを活用することにより、リクルーティングにおける医療現場の負担軽減と共に研究期間あたりの患者登録数を増やし、登録促進に寄与する可能性が示された」（東北大学病院、NEC）。今後、東北大学病院は治験の質と効率を向上させる新たな取り組みを積極的に導入する。NECは2025年度中に実証を重ね、年度内に医療LLMに関連したサービスの提供を目指す。
