Large language modelの画像診断への応用と大規模データベース構築

• Project/Area Number: 25K10905
• 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: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 黒川 遼 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (70878511)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 萩原 彰文 順天堂大学, 医学部, 准教授 (20768535) ; 阿部 修 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (50302716) ; 中村 優太 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (50813143) ; 五ノ井 渉 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (60631174)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: large language model / 画像診断

Outline of Research at the Start

大規模言語モデル（Large language model; LLM）は、膨大な量のテキストデータで訓練されたニューラルネットワークモデルであり、自然言語処理タスクで優れた性能を示している。放射線診断にLLMを応用する試みは初期段階にある。本研究では、LLMを活用した画像診断の発展を目的とする。具体的には、(1)LLMを用いた画像診断・画像診断レポートの自動生成システムの開発、(2)LLMによる画像診断レポートの標準化・品質管理手法の確立、(3)LLMを活用した症例データベースの構築と検索システムの開発を行う。これらの取り組みにより、画像診断の質の向上と標準化、さらには患者ケアの改善を図る。