生成AI時代の臨床研究手法の開発：研究効率と研究者の批判的思考力向上の両立

• Project/Area Number: 25K13362
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 木村 悠哉 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (50891107)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 井上 紀彦 昭和医科大学, 大学共同利用機関等の部局等, 講師 (60867068) ; 松居 宏樹 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (70608794) ; 康永 秀生 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90361485)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 生成AI / 研究者の思考力 / ダミーデータ / 臨床疫学

Outline of Research at the Start

本研究は、生成AI時代において臨床研究の質と研究者の思考力を維持・向上させつつ、その効率化を実現する方法論を構築する。文献検索、ダミーデータ作成、解析支援など複数のプロセスにおける生成AI活用を体系的に評価・検証し、実践可能な活用法を提案する。