大規模電子カルテデータによる抗がん剤の大腸がん治療効果予測：読影検査結果予測と重要特徴量分析

抄録

本研究では、大腸がん患者の電子カルテから抽出した検査・薬剤情報および患者基本情報を用いて、がん治療における治療効果予測に取り組んだ。治療効果を測る指標として読影検査結果に注目し、電子カルテ中のテキストから大規模言語モデルを用いて抽出した。22施設から集めた7,257人の大腸がん患者が持つ電子カルテデータセットを構築し、XGBoostを利用して実験に取り組んだところ、3クラス分類タスク(奏功/安定/進行)において61.20%、2クラス分類タスク(奏功・安定/進行)において79.92%のAccuracyを達成した。重要特徴量の分析を行った結果、肝機能に関連する特徴の影響が示唆された。