ペースメーカ専用の大規模言語モデルシステムの開発と入院ハイリスク患者検出能の検証

Research Project

Project/Area Number	25K20525
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
Research Institution	Jikei University of Health Care Sciences
Principal Investigator	島崎拓則滋慶医療科学大学, 医療科学部, 准教授 (80833722)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥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: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	大規模言語モデル / 生成AI / ペースメーカ / 遠隔モニタリング / Large Language Models
Outline of Research at the Start	本研究は、植え込み型ペースメーカの遠隔監視システムから得られるPDF形式の非構造化データを高精度に構造化し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いて専門的知識と統合することで、ハルシネーションの少ない高信頼な医療用LLM Chatbotを開発するものである。患者情報の機密性を担保しながら、医師が自然な対話形式で心不全などのハイリスク患者を予測できる支援システムの構築を目指す。構造化変換、専門知識の活用、そして予測モデルの統合というアプローチにより、個別化医療・予防医療の高度化に貢献する。