大規模言語モデルによる文献スクリーニングの効率化―診療ガイドライン作成におけるAIの活用―

千葉大学医学部附属病院 救急集中治療医学の大網毅彦講師、同大学院医学研究院の中田孝明教授、国立シンガポール大学 Duke-NUS Medical Schoolの岡田 遥平研究員らの研究チームは、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）注1）を診療ガイドライン作成の一部に用いることで、ガイドライン作成に必要な文献を膨大な医学情報の中から高い精度で見つけ出すことができることがわかりました。同時に、医学文献検索にかかる膨大な作業時間を従来の方法の10分の1以下まで短縮できることも明らかになりました。

医師や看護師などの医療従事者が中心となって作成する診療ガイドラインには多くの人手や時間が必要です。現在、医師の働き方改革 注2）が進められており、医療従事者の労働負担を減らすことが重要な課題となっています。AIを活用した効率的な文献スクリーニング方法は、持続可能な働き方を実現するための一つの解決策として期待されます。

日本版敗血症診療ガイドライン 注3）2024作成委員会の取り組みの一環として行われた本研究成果は、総合医学雑誌JAMA Network Openに2024年7月8日（現地時間）に掲載されました。

注１）大規模言語モデル（LLM）：膨大な文章データを学習して、人間のように文章を理解したり作成したりするAI技術。ChatGPTはその一例で、質問に答えたり、文章を生成したりすることができる。

注2）医師の働き方改革：長時間労働の是正や、有給休暇の取得促進、多様な働き方の実現を目指した医師の労働環境の改善を目的とした一連の取り組み

注3）日本版敗血症診療ガイドライン：敗血症は、感染症が原因で全身に強い炎症が起こり、命に関わる状態になる病気。本ガイドラインは、世界の専門家が集まって作成した、敗血症診療ガイドライン ’Surviving Sepsis Campaign Guidelines 2021’ を参考にして日本の現状に沿って作成したもの。