Input Normalizer

Input Normalizer Skill

目的

多様な入力形式（薬剤名、PICO、臨床的疑問）を受け付け、RWD研究企画に必要な統一フォーマットに変換する。

入力モード

Mode 1: drug（薬剤起点）

製薬企業からの依頼や特定薬剤の調査に使用。

Mode 2: pico（PICO起点）

構造化されたリサーチクエスチョンがある場合に使用。

Mode 3: clinical_question（CQ起点）

臨床現場からの素朴な疑問を構造化する場合に使用。

変換ロジック

Mode: drug → 統一フォーマット

入力: drug=daratumumab, indication=NDMM, country=Japan

変換処理:
1. 薬剤情報から一般的な比較対照を推論
   - daratumumab → VRd, KRd, Rd などが比較対照候補
2. 適応から対象集団を詳細化
   - NDMM → 新規診断多発性骨髄腫患者
3. 一般的なアウトカムを設定
   - 有効性: PFS, OS, ORR, CR率
   - 安全性: 有害事象発生率、治療中止率
4. 代表的なRQを3-5個生成

Mode: pico → 統一フォーマット

入力: population, intervention, comparator, outcome

変換処理:
1. intervention から薬剤名を抽出
   - "DRd療法" → drug=daratumumab
2. population から適応を推論
   - "NDMM患者" → indication=newly diagnosed multiple myeloma
3. 入力されたPICOをそのまま構造化
4. PICO要素からRQを文章化

Mode: clinical_question → 統一フォーマット

入力: question="高齢者でダラツムマブは本当に有効？副作用は許容範囲？"

変換処理:
1. 固有名詞・薬剤名の抽出
   - ダラツムマブ → drug=daratumumab
2. 対象集団のキーワード抽出
   - 高齢者 → population要素
3. 疑問の種類を分類
   - 有効性 vs 安全性 vs 両方
4. PICO形式に分解
5. 複数の具体的RQに展開

出力フォーマット

{
  "input_mode": "drug | pico | clinical_question",
  "normalized": {
    "drug": {
      "generic_name": "daratumumab",
      "brand_name": "ダラザレックス",
      "class": "抗CD38モノクローナル抗体",
      "sponsor": "Janssen"
    },
    "indication": {
      "name": "newly diagnosed multiple myeloma",
      "name_ja": "新規診断多発性骨髄腫",
      "icd10": "C90.0",
      "subtype": null
    },
    "country": "Japan",
    "pico": {
      "population": {
        "description": "新規診断多発性骨髄腫患者",
        "inclusion_criteria": [
          "NDMM診断確定",
          "初回治療",
          "年齢18歳以上"
        ],
        "exclusion_criteria": [
          "他の悪性腫瘍合併",
          "重篤な臓器障害"
        ],
        "subgroups": [
          "高齢者（75歳以上）",
          "移植非適応",
          "frail患者"
        ]
      },
      "intervention": {
        "name": "DRd療法",
        "components": ["daratumumab", "lenalidomide", "dexamethasone"],
        "regimen": "標準用量"
      },
      "comparator": {
        "primary": "VRd療法",
        "alternatives": ["Rd療法", "実臨床での標準治療"]
      },
      "outcome": {
        "primary": ["PFS"],
        "secondary": ["OS", "ORR", "CR率", "MRD陰性率"],
        "safety": ["Grade3以上有害事象", "治療中止率", "感染症"]
      }
    },
    "research_questions": [
      {
        "id": "RQ1",
        "type": "comparative_effectiveness",
        "question": "NDMM患者において、DRd療法はVRd療法と比較してPFSを延長するか？",
        "priority": "high"
      },
      {
        "id": "RQ2",
        "type": "safety",
        "question": "日本人NDMM患者におけるDRd療法の安全性プロファイルは？",
        "priority": "high"
      },
      {
        "id": "RQ3",
        "type": "subgroup",
        "question": "高齢frail患者（75歳以上）でDRd療法の有効性・安全性は維持されるか？",
        "priority": "medium"
      }
    ],
    "study_type_suggestions": [
      {
        "type": "comparative_cohort",
        "description": "DRd vs VRd の比較コホート研究",
        "feasibility": "high"
      },
      {
        "type": "descriptive",
        "description": "DRd実臨床での使用実態・アウトカム記述研究",
        "feasibility": "high"
      },
      {
        "type": "subgroup_analysis",
        "description": "高齢・frail患者でのサブグループ解析",
        "feasibility": "medium"
      }
    ],
    "ehr_rwd_relevance": {
      "lab_values_needed": ["M蛋白", "遊離軽鎖", "血清クレアチニン", "ヘモグロビン"],
      "narrative_extraction": ["効果判定", "有害事象", "治療変更理由"],
      "jmdc_mdv_gap": "検査値による奏効評価、経過記録からの詳細AE情報はクレームDBでは不可"
    }
  },
  "metadata": {
    "normalized_at": "2025-01-18T12:00:00Z",
    "confidence": {
      "drug_extraction": 1.0,
      "pico_inference": 0.85,
      "rq_relevance": 0.9
    }
  }
}

変換例

例1: drug モード

入力:

mode: drug
drug: pembrolizumab
indication: NSCLC
country: Japan

出力（抜粋）:

{
  "normalized": {
    "drug": {"generic_name": "pembrolizumab"},
    "indication": {"name": "non-small cell lung cancer"},
    "pico": {
      "population": {"description": "進行・再発NSCLC患者"},
      "intervention": {"name": "pembrolizumab単剤または併用"},
      "comparator": {"primary": "化学療法"},
      "outcome": {"primary": ["PFS", "OS"]}
    },
    "research_questions": [
      {"question": "PD-L1高発現NSCLCにおけるpembrolizumab単剤の実臨床での有効性は？"},
      {"question": "日本人NSCLCにおけるirAEの発生頻度と管理状況は？"}
    ]
  }
}

例2: clinical_question モード

入力:

mode: clinical_question
question: "透析患者にレンバチニブは使えるのか？減量基準は？"
country: Japan

出力（抜粋）:

{
  "normalized": {
    "drug": {"generic_name": "lenvatinib"},
    "indication": {"name": "hepatocellular carcinoma / thyroid cancer"},
    "pico": {
      "population": {"description": "透析患者（腎機能障害）を有する肝細胞癌/甲状腺癌患者"},
      "intervention": {"name": "lenvatinib"},
      "comparator": {"primary": "未治療 or 他のTKI"},
      "outcome": {"primary": ["治療継続率", "用量調整パターン", "有害事象"]}
    },
    "research_questions": [
      {"question": "透析患者におけるlenvatinibの至適開始用量は？"},
      {"question": "腎機能障害患者でのlenvatinib減量・中止率は？"},
      {"question": "透析患者でのlenvatinib投与例における有効性は維持されるか？"}
    ]
  }
}

注意事項

1. 薬剤名の正規化: 商品名→一般名への変換、略称の展開を行う
2. 適応の確認: 承認適応外の組み合わせの場合は警告を出力
3. 曖昧性の明示: 推論に不確実性がある場合はconfidenceスコアを下げる
4. 多言語対応: 日本語入力も適切に処理
5. 後続スキルへの連携: 出力JSONは全ての後続スキルで参照可能

エラーハンドリング