近畿大学病院 腫瘍内科、中外製薬株式会社、NTT株式会社、株式会社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AI技術である大規模言語モデル（LLM）を活用し、治験候補患者抽出の精度および抽出プロセスの効率を検証する4者共同研究を2026年6月より開始したことを発表した。 同研究では、近畿大学病院が保有する電子カルテデータ等を対象に、中外製薬が策定した治験実施計画書の適格基準に基づき、従来の抽出手法とLLMを組み合わせた抽出手法を比較・評価する。医師および治験コーディネーター（CRC）の判定結果を比較基準とし、実運用における有効性や作業負荷低減、治験参加者組み入れまでのリードタイム短縮への寄与を多面的に検証する。 新薬の臨床開発における候補患者の抽出は、治験実施計画書に定められた適格基準をもとに医師やCRCが個別に診療情報を確認する必要があり、多くの時間と労力を要してきた。その結果、治験参加者の組み入れが計画通りに進まず、治験全体のスケジュールに影響を及ぼすケースが指摘されている。 このような背景の中、近畿大学病院の電子カルテデータ等を活用し、中外製薬が策定した治験実施計画書の適格基準に基づきLLMを活用した治験候補患者の抽出を行う。具体的には、①PythonおよびSQLによるルールベース手法（治験実施計画書に定められた条件をあらかじめプログラム化し、治験候補患者を抽出する手法）、②LLMを活用した抽出手法、また①と②を組み合わせた手法、それぞれを実施し、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。また、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。 （画像はリリースより） 同研究の取り組みにより、治験全体の期間短縮、製薬企業の開発スピード向上、医療機関における治験実施体制のスリム化を図るとともに、患者が新たな治療選択肢へより迅速にアクセスできる環境の整備に貢献することが期待される。 なお、AIの出力結果は医師の判断支援を目的としたものであり、最終的な診療判断は医師が行うことを前提としている。 参照元： 近畿大学 ニュースリリース