NECと東北大学病院、電子カルテから治験候補患者を抽出する医療特化LLMの実証

日本の新薬開発では、海外で承認された薬が国内で使えるまでに時間がかかる、あるいは承認されないというドラッグラグ・ロスが問題になっており、その一因として臨床試験の症例集積期間が長引くことが挙げられています。期間短縮の鍵を握るのが条件に合う患者のリクルーティングですが、ここが詰まりやすく、しかも医療現場に新たな負担を積み増すわけにはいかない、という二重の制約がありました。

編集部の見立てでは、この困りごとの本質は「対象となる患者が院内にいないこと」ではなく、適合の可能性がカルテという自由記述のテキストの中に埋もれ、診療の合間に一件ずつ突き合わせる余力がないことにあったのではないでしょうか。実証の数字が示しているのも、母集団の不足ではなく、探索の網の細かさの差だと読めます。

照合の前に、カルテの記述を「条件と突き合わせられる状態」へ整える工程を挟んだ設計が、この取り組みの核だと考えられます。病名や症状、健康状態、治療歴は、担当医の書き方や記載時点によって粒度がまちまちになりがちです。そこを不足情報を補完しながら整理し、そのうえで試験条件と照合するという二段構えにしたことで、いきなり条件文とカルテ全文を突き合わせる場合につきまとう見落としや誤判定を減らす狙いが読み取れます。

抽出結果に「電子カルテのどの情報から適合と判断したか」を添えて出力する設計も、実運用を意識した工夫といえます。約2000名から約70名まで絞り込まれた候補は、そのまま登録対象になるわけではなく、最終的には医師が確認する前提のリストです。根拠となる記載が示されていれば、確認は元のカルテを一から読み直す作業ではなく、示された箇所の妥当性を判断する作業に変わります。負担を増やさずに候補を広げる、という当初の制約に応える設計思想がここに表れています。

検証範囲を婦人科の子宮体がんという一つの疾患・診療科に絞り、過去の実績と比較できる形にしたことも、有効性を測るうえで効いたはずです。企業の研究者が医療現場に入って課題を探すASUの枠組みを土台に、同院婦人科の医師の協力を得て進められており、条件の解釈やカルテの読み方といった現場知が開発側に流れ込む体制が組まれていた点は見逃せません。

2017〜18年の2年間に東北大学病院婦人科を受診した約2000名のカルテデータから、約70名の候補患者が自動で抽出され、その中に対象試験へ登録可能性があった患者7名が含まれていることが確認されました。同じ期間、実際の診療の中でリクルーティングされていたのは4名です。この差は、期間あたりの登録患者数を増やせる可能性を示すもので、あくまで過去データを用いた検証段階の結果にとどまります。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としています。