大規模言語モデルが加速するエビデンスの統合

• 研究課題/領域番号: 25K13585
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 片岡 裕貴 京都大学, 医学研究科, 客員研究員 (10814379)
• 研究分担者: 宋 龍平 東京科学大学, その他の部局等, 非常勤講師 (20843824) ; 辻本 康 昭和医科大学, 医学部, 兼任講師 (20921919) ; 古川 壽亮 京都大学, 医学研究科, 名誉教授 (90275123)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 大規模言語モデル / システマティックレビュー

研究開始時の研究の概要

医学論文の系統的レビューは多大な時間を要します。本研究ではAI（大規模言語モデル）を活用して論文データを自動抽出するシステムを開発・検証し、レビュー作業の大幅な時間短縮と医療の質向上を目指します。複数のAIモデルを比較検証し、実際の研究者によるランダム化比較試験で効率性を検証します。これにより、最新の医学的根拠をより迅速に医療現場に届け、患者さんに最善の治療を提供するための基盤を構築します。