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経済産業省
目標健康・医療
概要
医療特化の大規模言語モデルの安全性を検証し、実際の医療現場への社会実装を目指す取組が進められている。診断支援や医療記録作成等へのAI活用には、一般用途と異なる厳格な安全基準の検証が不可欠となる。
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スライドテキスト
AIセーフティの取組強化 ～医療特化LLMの安全性検証～ 日本の医療現場のニーズに即したLLMを開発し、かつ安心して利用できるよう、専門家の知見も得ながら、安全性検証を行う。 社会実装に向けた安全性検証 有害情報・偽情報出力制御 医学倫理に反した出力の制御 医療従事者のフィードバックの反映 プライバシー保護 個人情報を学習したLLMの出力内容の検証 個人情報を出力しないよう制御する仕組み ロバスト性 災害時も想定した安定稼働 多数の医療機関での稼働を想定した推論効率の最適化 セキュリティ確保 クラウド・プラットフォームへのセキュアなアップロード 安全性の高いLLM LLMを、異なる構造・表記の電子カルテの標準化やレジストリの構築を行うことにより、希少疾病治療薬の早期承認の条件となるデータ収集の効率化を実現 →創薬プロセスの迅速化 LLM開発 モデル学習：東京大学、東京科学大学、ABEJA データ・システム：ABEJA 事業統括 さくらインターネット 医学知見・データ提供：IHW、藤田医科大学、九州大学、東京科学大学、ヘルステックハブ 事業化 安全性評価：東京大学、理化学研究所 事業化推進：Healios、日本医療LLM研究所 医療LLM研究所 94