大規模言語モデルの画像言語化性能向上と小規模モデル転写での実用的画像診断AIの実現

• Project/Area Number: 25K02609
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: 和田 昭彦 順天堂大学, 医学部, 准教授 (90379686)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 明石 敏昭 順天堂大学, 医学部, 准教授 (40623492) ; 西澤 光生 順天堂大学, 医学部, 准教授 (40839651) ; 山本 憲 順天堂大学, 健康データサイエンス学部, 教授 (60525567)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000); Fiscal Year 2025: ¥14,300,000 (Direct Cost: ¥11,000,000、Indirect Cost: ¥3,300,000)
• Keywords: 大規模言語モデル / 医用画像処理 / 視覚言語モデル / 転移学習 / 自己改善

Outline of Research at the Start

本研究は、医用画像から異常所見を高精度に言語化するAIモデルを構築し、日本の医療現場に適した画像診断支援システムを開発することを目的とする。検索拡張生成（RAG）と自己改善（Self-Refine）により大規模言語モデルの性能を強化し、得られた能力を小規模モデルに転写する。