HealthNLP_Retrievers、ArchEHR-QA 2026での根拠付き臨床QA：カスケード型LLMパイプライン
arXiv cs.CL / 2026/4/30
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要点
- ArchEHR-QA 2026の共催タスクは、電子健康記録（EHR）上での根拠付き臨床質問応答に取り組み、患者が患者自身の質問を通じて長い診療記録を理解しやすくすることを目的としている。
- HealthNLP_Retrieversの解法は、Gemini 2.5 Proを用いたマルチステージのカスケード型パイプラインで、質問の言い換え、長文の臨床テキストからのエビデンス（根拠）の抽出、そして特定した根拠のみに基づく回答生成を行う。
- システムは、少数例でのクエリ再構成、ヒューリスティックによるエビデンス評価、根拠付き応答生成、高精度なアラインメント（整合）により、生成した回答と支持する臨床文を結び付ける4つのモジュールで構成される。
- コンペの各トラックでは、役割ごとに成果が分かれており、質問解釈で1位、回答生成で5位、エビデンス同定で7位、回答と根拠文の整合で9位という結果だった。
- 著者らは、LLMを構造化したパイプラインとして組み込むことで根拠付け、精度、そして患者向けヘルスコミュニケーションの専門性の質が向上すると結論づけ、再現性のためにソースコードを公開している。
