この記事では、医療分野における意思決定支援のためのナレッジグラフの自動構築に関する新たなフレームワークを提案しています。特に、疾患の診断や治療方針の決定を支援するため、大規模言語モデル（LLMs）と取得拡張生成（RAG）を組み合わせた手法が焦点となります。従来の方法は手作業によるデータ整理やルールベースでの情報抽出に依存しており、医療ガイドラインの複雑さや文脈の曖昧さから限界がありました。本研究では、ガイドライン主導のデータ取得、オントロジーに基づくスキーマ設計、専門家による検証を行うことで、スケーラブルで正確なナレッジグラフの構築を目指しています。これにより、AIを駆使した医療ソリューションの開発が加速すると期待されています。