JSAI2026 RLM的アプローチによる症例報告テキストの自動反復アノテーションと品質制御の試み
テーマ
医療の症例報告テキストに対して、LLMでアノテーションを自動生成する研究 一度だけ抽出するのではなく、抽出結果を検証しながら不足部分を反復的に補完する
背景課題
医療テキストの情報抽出では、HITLにより作業効率化が期待されている ただし、単回推論では長文の症例報告に含まれる症状・所見・診断・処置などを取りこぼす可能性がある
実運用では完全自動化よりも、人間確認前の下書き品質を高めることが重要になる
提案
RLM的な反復処理を医療テキストアノテーションに応用 Validatorが抽出品質を評価し、不足があれば追加アノテーションを行う
Strategy Selectorが状況に応じて補完方針を切り替える
Mergerが新しいアノテーションを既存結果に統合する
Convergence Manager が十分な品質に達したかを判定する
ただし、元のテキストの品質が重要
回数をいたずらに増やしてもだめ
オントロジーの可視化