OncoAgent：腫瘍学向けプライバシー保護型臨床意思決定フレームワーク
HuggingFace Blog
2026年5月10日 (日)
- •OncoAgentは、腫瘍学分野の臨床意思決定支援を目的としたオープンソースの新しいAIシステムである。
- •プライバシー保護のため、ローカル環境（オンプレミス）でデプロイ可能な二段階エージェントアーキテクチャを採用している。
- •LangGraphを用いて構築され、AMDのハードウェアを活用することで、全データセットのファインチューニングを1時間未満で完了させた。
OncoAgentは、腫瘍学の臨床現場において意思決定を支援するオープンソースのAIフレームワークである。本システムは、現代の医療AIが抱える「回答のハルシネーション（幻覚）」、「患者データ流出リスクを伴う外部クラウドAPIへの依存」、および「複雑な症例におけるアーキテクチャの負荷」という3つの主要な課題を解決するために設計された。
本フレームワークは二段階のアプローチをとり、臨床的なクエリの内容に応じて、処理速度を重視した9Bパラメータモデルと、高度な推論を担う27Bパラメータモデルを使い分ける。オンプレミス環境で運用されるため、患者データを第三者のサーバーに送信することなく、データ主権を厳格に保持できるのが特徴だ。また、「Zero-PHI」と呼ばれる専用ノードを備えており、AIがテキストを処理する前に個人健康情報を特定・削除する仕組みも組み込まれている。
システムの信頼性は、Corrective RAG（検索された情報の関連性を利用前に検証する技術）を採用した4段階のパイプラインと、安全性の検証ループによって維持される。モデルの最適化にはメモリ使用量を削減するQLOARAを使用し、AMDのMI300Xハードウェア上でトレーニングを実行した。シーケンスパッキング技術を駆使したことで、全データセットのファインチューニングを約50分で完了させており、従来のAPIベースのトレーニングと比較して大幅な効率化を実現している。