本論文は、臨床ノートから必要な情報をより的確かつ高速に取り出すため、臨床概念を活用するCLEARを提案し、従来法よりF1スコア0.90と推論時間最大70％超の削減を確認したものである。

研究では大規模言語モデル（LLM）の情報抽出手法を改良し、Retrieval-Augmented Generation（RAG）という枠組みに臨床概念の抽出（NER）を組み合わせるCLEAR（C...