Verification and improvement of Large Language Models utilizing structured medical data, and development of a method for explaining model outputs

KAKEN

About This Project

Japan Grant Number
JP24K15166 (JGN)
Funding Program
Grants-in-Aid for Scientific Research
Funding Organization
Japan Society for the Promotion of Science

Kakenhi Information

Project/Area Number
24K15166
Research Category
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type
  • Multi-year Fund
Review Section / Research Field
  • Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research Institution
  • Kumamoto University
Project Period (FY)
2024-04-01 〜 2028-03-31
Project Status
Granted
Budget Amount*help
4,810,000 Yen (Direct Cost: 3,700,000 Yen Indirect Cost: 1,110,000 Yen)

Research Abstract

大規模言語モデル(LLM)は、読解や文章生成などの自然言語処理で優れた能力を有しており、医療分野でも活躍が期待されるが、信頼性等の面で課題を抱えている。LLMの学習や検証には、大量の正解ラベルデータが必要であるが、医療データでは専門家の人手が必要であり、その収集には特段の労力を要する。本研究では、電子クリニカルパスという我々が保有する質の高い構造化医療データ基盤を活用することで、効率よく大量の正解ラベルを収集し、LLMの検証と改良を継続的に行うとともに、そのオープンデータ化を目指す。

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