生成AIによる救急用語の標準化と救急データ登録プロジェクトにTXP Medicalが参画～内閣府戦略的イノベーション創造プログラム「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」で～

2024年8月6日

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TXP Medical プレスリリース：2024年08月06日報道関係者各位生成AIによる救急用語の標準化と救急データ登録プロジェクトにTXP

Medicalが参画～内閣府戦略的イノベーション創造プログラム「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」で～

TXP Medical株式会社（代表取締役CEO：園生智弘、以下TXP

Medical）は、内閣府の「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」第3期の課題「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」テーマ１「医療LLM基盤の研究開発・実装」にて採択された国立情報学研究所（研究開発責任者：相澤彰子）の協力機関のひとつとして選定されました。研究内のサブテーマの１つである『生成AIを活用した救急用語集標準化サイクルの確立と救急データ登録支援システムの構築』を行う京都大学医学研究科の石見教授グループの一員として、自治医科大学牧元准教授と共に研究開発に参画することになりました。

TXP

Medicalは、SIP第2期では「AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム」を担当し、今回の第3期で『がん診療についての統合的臨床データベースの社会実装』を推進する公益財団法人がん研究会（理事長：浅野敏雄）より、委託研究開発先のひとつとして選定されております。

SIP第３期「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」の研究においても、これまでTXP

Medicalが培ってきた医療情報システムおよび生成AIプログラムに関するノウハウや、医療データ利活用に関する知見を活かし、救急領域での新たな価値創出に貢献していきます。

戦略的イノベーションプログラム（SIP）

全体の研究開発テーマ (テーマ1)安全性・信頼性を持つオープンな医療LLMの開発・社会実装TXP Medicalが担当する研究・研究開発テーマ

生成AIを活用した救急用語集標準化サイクルの確立と救急データ登録支援システム構築の社会実装・研究開発概要

テーマ1「医療LLM基盤の研究開発・実績」にて開発された医療LLMを用いて、救急隊、救急外来で電子カルテシステム等に登録される用語集の標準化を行います。LLMは救急医療システム（TXP

Medical社製のシステムであるNEXT Stage

ERを想定）に搭載され、救急活動記録、電子カルテの記載業務を支援し、関連する救急疾患に関わるレジストリに出力することで、データに基づく救急医療の質向上と記録業務の負担軽減の両立を実現します。

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」について

令和４年後半に登場したChatGPTに代表される生成AIは産業革命に匹敵する社会的インパクトをもたらすと見込まれ、世界的に開発競争が激化している。基盤技術として、テキストのみを取り扱う大規模言語モデル(LLM)に加え、画像など多様なデータを取り扱う大規模マルチモーダルモデル(LMM)の研究開発が進んでいる。我が国も早急に生成AIの開発・導入を進め、国際的な産業競争力の強化や国民の生活品質の向上を促進することが不可欠である。

とくにヘルスケアデジタルツインにおいては、医療データの収集、標準化・加工、分析、分析結果の実務への応用とフィードバックといったサイクルのあらゆる場面で、生成AIがその実現を加速化する可能性を持つ。また、その応用範囲も診療支援、保健行政支援、臨床研究支援など多岐に渡る。加えて、日本は国民皆保険制度に基づく悉皆性の高い医療情報収集基盤を有し、医療情報の標準化など医療DXの取組みが進展している。

そのため、医療領域での高精度な生成AIの構築に求められる学習用の医療データを確保し、多様な用途に対応した生成AIを整備する素地を有する。一方で、日本語医療ドメインにおける生成ＡＩの研究開発・事業化は依然として発展段階にあり、日本の医療システムと医療現場に即した形での社会実装を目指した研究開発が求められる。本公募では、「統合型ヘルスケアシステムの構築」のさらなる成果創出を目的に、診療支援、保健行政支援、臨床研究支援としての社会実装を見据え、「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」の推進に係る事業者を以下の通り募集する。

※公募要領目的欄より一部抜粋※「統合型ヘルスケアシステムの構築」については、https://sip3.ncgm.go.jp/を参照。

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弊社が参画する、研究開発テーマ１「医療LLM基盤の研究開発・実装」について

生成AIの急速な進展により、医療に関する様々な業務をこれまでにはなかった方法で実現できる可能性がある。我が国においても国内の研究者等によりLLM開発が進展している。海外では大手テクノロジー企業が相次いで医療分野に乗り出しており、GPT-4などの汎用モデルの医療分野での利用に加え、Med-PaLM2など医療特化型のLLMも登場している。しかしながら、産業政策・競争政策・および国民に対するサービス品質の向上等の視点からは、日本人の医療データを日本語で学習したLLMの開発に取り組む必要がある。このため、医療に特化した日本語版LLM基盤の構築を図る。