症候群の鑑別と治療計画を統合した新しい漢方処方推薦アルゴリズムPresRecST
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：PresRecST: a novel herbal prescription recommendation algorithm for real-world patients with integration of syndrome differentiation and treatment planning.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 May 20; 31(6): 1268-1279. doi: 10.1093/jamia/ocae066.
概 要：
本研究は、伝統的中国医学（TCM）における漢方処方推薦（HPR）の課題に対処するため、症候群の鑑別と治療計画の臨床原則に基づいた新しいアルゴリズムPresRecSTを提案します。従来のHPR手法はこれらの原則に従っておらず、実際の臨床シナリオでの適用が困難でした。PresRecSTモデルは、症状収集、症候群の鑑別、治療法の決定、薬草推薦の主要要素を効果的に統合し、TCMの意思決定プロセスにおける体系的な手順に従った臨床予測を行います。
方 法：
本研究では、TCMの診断と治療手順の相乗効果を強調し、症候群の鑑別、治療法の決定、薬草推薦を同時に訓練するためのTCM-Lungデータセットを構築しました。PresRecSTモデルは、自己キュレーションされたTCM知識グラフを統合し、3段階の臨床予測を実施します。
結 果：
実験結果は、2つのデータセットにおいてPresRecSTが最先端のアルゴリズムを大幅に上回ることを示しました。具体的には、最良のベースラインと比較して、P@5で4.70%、P@10で5.37%、P@20で3.08%の改善が見られました。
結 論：
PresRecSTは、TCM医師が実際に行う診断および治療手順に密接に関連しており、進行的な推薦シナリオに適用可能です。この技術は、TCMの臨床タスクにおいて、より信頼性の高い診断と漢方療法を提供するのに役立つと期待されます。