医療テキストから，医療を支えるAIへ
電子カルテ，診療録，紹介状，看護記録，SNS，患者相談など，医療現場には膨大な自然言語データが存在します．
私たちは，自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLM）を用いて，これらの情報を解析し，診療支援，医療安全，創薬，公衆衛生へ貢献する研究を進めています．
研究キーワード：電子カルテ，診療録，自然言語処理，大規模言語モデル，生成AI，医療AI，Clinical NLP，Medical LLM，RAG，知識グラフ，エンティティ認識，情報抽出，質問応答，医療会話，薬剤疫学，医療安全，診療支援
電子カルテ解析
電子カルテから疾患，症状，薬剤，有害事象などを自動抽出し，診療支援や臨床研究に活用します．
- 医療情報抽出
- エンティティ認識
- 関係抽出
- 時系列解析
- 臨床要約
大規模言語モデル（Medical LLM）
医療に特化したLLMを開発・評価し，安全かつ信頼できる医療AIを実現します．
- 医療LLM
- 医療QA
- 医療倫理・法的評価
- AI安全性
医療会話解析
患者と医療者の会話から重要な情報を抽出し，診療を支援します．
- 医療対話
- トリアージ
- 相談支援
医療知識基盤
医療AIの基盤となる辞書や知識ベースを構築しています．
リアルワールドデータ解析
電子カルテや実臨床データを解析し，新しい医学的知見を発見します．
- 薬剤疫学
- 有害事象検出
- 市販後調査
- 医療ビッグデータ解析
主な研究プロジェクト
複数の研究プロジェクトと連動しながら研究を進めています：
JST CREST「NLP探薬」 (2022-)
医薬品解析
SIP3「統合ヘルスケア」テーマD2 (2023-)
大規模医療辞書 JMED-DICT や患者ペルソナデータベース JMED-Personas の構築
NTCIR-19 MedNLP-CALL (2025-2026)
医療会話AI