2026年7月11日・12日に東京理科大学 葛飾キャンパスで開催された「第28回日本医薬品情報学会 総会・学術大会」において、Kieiの演題が優秀演題賞（口演）に選出されました。
本大会は「医薬品情報の『輪』と『共創』」をテーマに、大会長を真野 泰成 氏（東京理科大学薬学部 教授）が務めました。
受賞演題
「DI関連文書間の対応関係とAIを用いたDIデータ構造化手法の検討」（演題番号：O-01）
発表の内容
医療従事者が医療用医薬品情報（DI）を調べる際、インタビューフォーム、添付文書、審査報告書、医薬品リスク管理計画（RMP）など複数の資料を参照する必要があります。単一の資料では詳細を確認できず、必要な情報へ迅速に到達しにくいという課題がありました。
本発表では、インタビューフォーム・添付文書・審査報告書の3文書を対象に、AIを用いて文書間の対応関係を構造化データとして生成する手法を示しました。各文書をチャンク化してベクトル化し、インタビューフォームの各項目を起点にハイブリッド検索を行い、抽出結果をLLMで構造化するアプローチです。
関連候補を事前に絞り込むことで、LLMに入力する文脈を必要最小限に抑え、判断精度の低下を抑制しながら、文書横断的な対応付けが可能であることを確認しました。
今後について
生成した構造化データは、検索システムやチャットボットにおける情報参照基盤としての活用が見込まれます。今後は対象文書の拡張と対応精度の評価を進め、医薬品情報検索支援への応用可能性を検証していきます。
Kieiは、現場でAIをビジネス成果に変える取り組みを、研究と実装の両面から進めてまいります。
