ニュース

NTT、NTTデータら4者、リアルワールドデータとLLMを用いた共同研究開始

2026年6月30日 18:45

　近畿大学病院、中外製薬、NTT、NTTデータは、実臨床で蓄積されるリアルワールドデータと大規模言語モデル（LLM）を活用し、治験候補患者の抽出精度および抽出プロセスの効率を検証する4者共同研究（以下、同研究）を6月から開始した。

同研究の概要

　同研究では、近畿大学病院が保有する電子カルテデータなどを活用し、中外製薬が策定した治験実施計画書に定められた適格基準に基づきLLMを活用した治験候補患者の抽出を行なう。

　抽出にあたり、NTTデータが、これまで医療情報活用基盤「千年カルテ」の運用で培ってきた安全な情報管理およびデータ運用設計の実績に加え、医療データの活用・解析に関する知見を生かし、LLMおよびルールベース手法による治験候補患者抽出の技術検証を実施する。

　同技術検証では、NTTが独自開発した大規模言語モデル「tsuzumi 2」を用いる。データ統制を重視した設計のもと、機微情報を含むデータへの対応を想定した運用が可能な点を特徴としている。医学的公開論文などの事前学習を継続的に行なった医療特化型「tsuzumi 2」を基準に検証を行なう予定。

　抽出は、PythonおよびSQLによるルールベースの抽出手法、LLMを活用した抽出手法、また、ルールベースとLLMを組み合わせた手法をそれぞれ実施し、それらの結果を医師およびCRCによる判定結果と比較することで、治験候補患者抽出の精度を評価する。

　あわせて、治験候補患者の抽出に要する時間や、医師・CRCの作業量・内容の変化についても確認し、治験候補患者抽出の精度および抽出プロセスの効率化の両面から、治験参加者組み入れまでのリードタイム短縮につながるかを検証する。

　なお同研究は、近畿大学病院の近畿大学医学部等倫理委員会の承認を得たうえで、2027年3月までの実施を予定している。

　なお同研究は、5月に近畿大学病院、NTTデータが発表した技術検証の成果で得られた知見を基盤としている。具体的には、治験参加者組み入れが進行中の治験実施計画書に定められた適格基準のもとで、リアルワールドデータを用い、治験候補患者抽出の有効性および実運用への適用可能性を評価するものとなる。

　同研究の成果を踏まえ、関係各社は医療機関および製薬企業とのさらなる連携を通じたリアルワールドデータとAIを活用した治験候補患者抽出基盤の社会実装の可能性について検討を進めていく。