# Input Normalizer > 3つの入力モード（薬剤起点/PICO起点/CQ起点）を統一フォーマットに変換し、 後続のRWD研究企画スキルが利用できる構造化データを生成する。 - Skill: `majiayu000/input-normalizer` (Agent Skill, multi-file: 2 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add majiayu000/input-normalizer` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/majiayu000/input-normalizer/raw - Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS) - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: majiayu000 (https://skillmd.com/u/majiayu000) - Updated: 2026-09-09 - Page: https://skillmd.com/skills/majiayu000/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。 | パラメータ | 必須 | 説明 | 例 | |-----------|------|------|-----| | drug | Yes | 対象薬剤（一般名） | daratumumab | | indication | Yes | 対象疾患/適応 | multiple myeloma | | country | Yes | 対象国/地域 | Japan | | sponsor | No | 依頼元企業 | Janssen | ### 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。 | パラメータ | 必須 | 説明 | 例 | |-----------|------|------|-----| | population | Yes | 対象集団 | 高齢frail NDMM患者（75歳以上、ECOG PS 2-3） | | intervention | Yes | 介入/曝露 | DRd療法（daratumumab + lenalidomide + dexamethasone） | | comparator | Yes | 比較対照 | VRd療法 または 標準治療 | | outcome | Yes | 評価項目 | PFS, OS, 奏効率, Grade3以上有害事象 | | country | Yes | 対象国 | Japan | | timeframe | No | 追跡期間 | 24ヶ月 | ### 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。 | パラメータ | 必須 | 説明 | 例 | |-----------|------|------|-----| | question | Yes | 自然言語の臨床的疑問 | 高齢者でダラツムマブは本当に有効？副作用は許容範囲？ | | country | Yes | 対象国 | Japan | | context | No | 追加コンテキスト | 外来化学療法、通院困難な患者が多い | ## 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 ```json { "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）:** ```json { "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）:** ```json { "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 | エラー | 対処 | |--------|------| | 薬剤名が特定できない | ユーザーに確認を求める | | 適応が曖昧 | 候補リストを提示して選択を求める | | PICOが不完全 | 欠損要素を推論で補完し、confidence低下を明示 | | 矛盾する入力 | 警告を出力し、優先ルールに従って処理 |