Development of Radiology/Radiation Oncology-specific large language model

• Project/Area Number: 24K10822
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Kansai Medical University
• Principal Investigator: 武川 英樹 関西医科大学, 医学部, 助教 (60526870)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中村 聡明 関西医科大学, 医学部, 教授 (60420452) ; 姉帯 優介 関西医科大学, 医学部, 助教 (70809376) ; 小池 優平 関西医科大学, 医学部, 助教 (90866154)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 大規模言語モデル / LLM / 自然言語処理 / 人工知能 / 医学物理

Outline of Research at the Start

医療には電子カルテ上の医師によるカルテ記載や看護師による看護記録、各種検査レポートなど様々な文章があるが、それらの多くは構造化されていないフリーテキストかつ多くの専門用語で構成されているため、古典的自然言語処理による応用は限定的であった。また、深層学習型など近代的自然言語処理においても実施目的（タスク）毎に言語モデルを構築する必要があり、開発・管理が非常に煩雑であった。
そこで研究課題では、医療文章の有効活用を飛躍的に向上させる自然言語処理を実現させるために、医療ドメインに特化、特に「放射線医療」に特化した大規模言語モデルの構築およびその臨床応用を行う。