大規模医用画像データセットを用いた多タスク対応画像-自然言語対応モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 23K17229
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90130:医用システム関連
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 松尾 秀俊 神戸大学, 医学部附属病院, 特定助教 (20878251)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: Deeplearning / Multi modal / 深層学習 / 医療AI

研究開始時の研究の概要

この研究では、医療の現場で役立つAI技術を開発しています。今までのAIは、肺の病気など、1つの目的にしか使えませんでした。しかし、私たちが目指すAIは、たくさんの仕事を同時にこなせる「多タスク対応AI」です。これを実現するために、医療の画像データと、それに関する文章データを組み合わせた技術を使っています。その実現のためにJ-MIDと呼ばれる放射線科の大きな医療データベースを使って、学習を行います。これにより、医療現場でのAIの活用がより簡単になり、患者さんの診断や治療に役立つことが期待されます。この研究で、医療の現場でのAI技術が大きく進歩することを目指しています。