[1Q3-OS-35] OS-35

[1Q3-OS-35-04] Named Entity Recognition from Medical Texts Using Large Language Models with Prompt Optimization

〇Masahiro Kazama¹, Mitsuhisa Ota¹, Takashi Nishibayashi¹ (1. Ubie Inc)

Keywords:Named Entity Recognition, Prompt Optimization, Large language Models

医療文章に含まれる病名,薬剤名,治療法などの固有表現を正確に抽出することは,臨床研究や診療支援において重要な課題である.本研究では,大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）をベースにした固有表現抽出タスク (Named Entity Recognition; NER)において,Few-shotのプロンプトとメタプロンプトによるプロンプト改善のアプローチを検証した.ベースラインに比べて,Few-shotとメタプロンプトを利用したプロンプトで,NERの精度が向上した.実験結果により,適切なプロンプト設計によって,医療文書の固有表現を効果的に抽出でき、実務での活用可能性が示唆された.