TheraMind：症例報告マイニングによる肺がんにおける薬物再利用促進のためのマルチLLMアンサンブル

科学分野:

• 医療における人工知能
• 腫瘍学
• 薬理学

背景:

• 臨床症例報告は、薬物再利用のための証拠源として十分に活用されていません。
• 文献の量と化合物の多様性により、関連するレポートの体系的な特定は困難です。

研究 の 目的:

• 非小細胞肺癌（NSCLC）の薬物再利用のための症例報告の自動識別と分析を目的としたAIシステムであるTheraMindを開発および評価すること。
• 臨床文献から実世界の証拠をマイニングする上でのLLMベースのアプローチの有効性を評価すること。

主な方法:

• 18の候補薬について、PubMedに掲載された10,023件の症例報告をスクリーニングしました。
• 標準化された4つの質問プロンプトを使用した協調データ抽出を利用しました。
• ルールベースの分類器、単一モデルバリデーター、およびLLM（GPT-40-mini、Gemini-2.0-Flash、LLaMA-3-8B）の多数決アンサンブルを採用しました。

主要な成果:

• LLMアンサンブルは、臨床的に関連性のあるレポートを検出する際に92%のリコール率と99.7%の特異度を達成しました。
• 構造化された出力には、患者の人口統計、治療反応、および症例の概要が含まれていました。
• 非構造化臨床文献をマイニングするためのスケーラブルなLLM駆動フレームワークを実証しました。

結論:

• TheraMindは、NSCLCの薬物再利用を加速するためのスケーラブルなソリューションを提供します。
• 臨床症例報告のLLM駆動分析は、実世界の証拠を効果的に抽出します。
• このフレームワークは、潜在的な新しい薬の適用の体系的な特定を強化します。