医薬品問い合わせのための軽量大規模言語モデルチャットボットの開発と評価
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Development and evaluation of a lightweight large language model chatbot for medication enquiry
雑誌名：PLOS Digit Health. 2025 Sep; 4(9): e0000961.
概 要：
本研究では、医療分野に特化した大規模言語モデル（LLM）チャットボット「Med-Pal」を開発し、評価しました。大規模モデルの開発には計算資源やデータセキュリティの問題があるため、1,100の質問と回答ペアからなる専門家がキュレーションした医薬品問い合わせデータセットを用いて、5つの軽量オープンソースLLMを訓練しました。評価基準としてSCOREを導入し、医療専門家チームによる臨床的審査を行いました。Med-Palは、別のテストデータセットで71.9%の高品質な応答を達成し、限られたデジタルインフラの下でも実装可能な設計となっています。
方 法：
本研究では、医薬品関連の問い合わせ231件を含む検証データセットを用いて、7億パラメータ以下の軽量LLMを訓練・検証しました。さらに、医療専門家チームによるLLM応答の臨床的審査を行うための評価基準SCOREを導入しました。
結 果：
Med-Palは、別のテストデータセットにおいて71.9%の高品質な応答を示し、他のモデル（BiomistralやMeerkat）を上回る性能を発揮しました。軽量なアーキテクチャと安全ガードレールにより、さまざまな環境での実装が可能です。
結 論：
Med-Palは、医薬品問い合わせにおいて高精度な応答を提供する能力を示し、デジタルインフラが限られた地域でも利用可能な医療支援ツールとしての可能性があります。