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

• 研究課題/領域番号: 25K02609
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 順天堂大学
• 研究代表者: 和田 昭彦 順天堂大学, 医学部, 准教授 (90379686)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2025年度: 14,300千円 (直接経費: 11,000千円、間接経費: 3,300千円)
• キーワード: 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

研究開始時の研究の概要

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。