日本電気(NEC)と東北大学病院は、被験者登録のスピードアップを目指し医療分野に特化したLLM(大規模言語モデル)を活用して、子宮体癌を対象に電子カルテ情報から候補者を抽出する実証実験を行い、「抽出精度が向上した」と発表した。
日本では被験者登録の遅さが課題の一つ。実証実験は昨年10~12月までの3カ月間にわたって行われた。共同開発された医療分野に特化したLLMを新たに開発し、同システムと過去の候補者抽出を照合、検証した。
* 全文閲覧には 薬事日報 電子版 » への申込みが必要です。
日本電気(NEC)と東北大学病院は、被験者登録のスピードアップを目指し医療分野に特化したLLM(大規模言語モデル)を活用して、子宮体癌を対象に電子カルテ情報から候補者を抽出する実証実験を行い、「抽出精度が向上した」と発表した。
日本では被験者登録の遅さが課題の一つ。実証実験は昨年10~12月までの3カ月間にわたって行われた。共同開発された医療分野に特化したLLMを新たに開発し、同システムと過去の候補者抽出を照合、検証した。
* 全文閲覧には 薬事日報 電子版 » への申込みが必要です。