JMED-DICTは，40万語を超える病名・症状・医薬品・身体部位などを収録し，医学概念間の関係や標準コードとの対応を備えた日本語大規模医療用語辞書です．ICD-10, SNOMED CT, HPO, HOTコードなど複数の標準用語体系と連携しており，電子カルテ解析や検索拡張生成（RAG），医療LLMの基盤リソースとして利用できます．無償公開版のJMED-DICT miniとフル版が提供されており，医療文書の構造化，情報抽出，標準化，医療AI開発を支援することを目的としています．ウェブアプリケーション JMED-DICT 検索 から検索可能です．
JMED-PERSONASは，患者の年齢・性別・既往歴・生活背景・価値観などを反映した，多様な患者ペルソナを体系的に構築した日本語医療データセットです．医療LLMの評価・学習や患者シミュレーションへの活用を目的としています．診療場面を想定した現実的な患者像を用いることで，患者ごとの背景を考慮した対話生成，臨床推論，意思決定支援の評価を可能にします．医療対話システムや患者デジタルツイン，教育・シミュレーションなど，生成AIの医療応用を支える基盤リソースとして開発を進めています．
J-ClinicalBenchは，日本語の実臨床業務を想定した9種類の臨床タスクからなる，大規模言語モデル（LLM）の総合評価ベンチマークです，専門家が作成・精査した様々な臨床文書（診療録，退院サマリ，読影レポート，看護記録，インシデントレポートなど）を用い，臨床推論，情報抽出，文書生成，医学的理解などを包括的に評価できる日本初の本格的・実践的な日本語臨床ベンチマークです．
NAIST LIFE STORYデータは，日本語の大規模・継続的な感情エピソードコーパスです．7種類の感情，悲しい（Sadness），不安（Anxiety），怒り（Anger），嫌悪感（Disgust），信頼感（Trust），驚き（Surprise），楽しい（Joy）について，それぞれ実際に経験した印象的な出来事を自由記述で収集しています．年4回のクラウドソーシング調査で，各回約1,000名を対象としています．2017年から2024年までのデータが利用可能です．
JIWC（Japanese Inquiry and Word Count）は，日本語テキストに含まれる感情表現を定量的に分析するために開発された日本語感情表現辞書です．NAIST LIFE STORY データから構築しています．
NTCIR MedNLP テストコレクション
NTCIR MedNLPテスト・コレクションは，日本語医療テキストや医療対話を対象とした自然言語処理技術を公平に評価するための医療分野のベンチマークです． 臨床文書からの情報抽出，医療チャットボットの回答評価（MedNLP-CHAT），放射線読影レポート解析（RadNLP），救急通報トリアージ（MedNLP-CALL）など，実臨床を想定した多様なタスクを収録しています．
NTCIR-18 RadNLP Test Collection
NTCIR-18 RadNLP のテストコレクション．読影所見データセット（日本語，英語）
NTCIR-18 MedNLP-CHAT のテストコレクション．医療関連の質問に対するチャットボットの回答の医学的，倫理的，法律的なリスクの評価用データセット（日本語，英語，ドイツ語，フランス語）
NTCIR-17 MedNLP-SC Radiology Report TNM classification (RR TNM) Subtask のテストコレクション．読影所見データセット（日本語）
NTCIR-17 MedNLP-SC Social Media Subtask のテストコレクション．医薬品の副作用症状の有無が付与された擬似ツイートテキストコーパス（日本語，英語，ドイツ語，フランス語）
NTCIR-16 Real-MedNLP のテストコレクション．固有表現にタグ付けされた症例報告コーパスと読影所見コーパス
NTCIR-13 MedWeb のテストコレクション．8つの病気のマルチラベルが付与された擬似ツイートテキストコーパス（日本語，英語，中国語）
運営サービス
ABCエピソードバンクは，乳がん患者さん，特に進行乳がん (Advanced Breast Cancer) の診断を受けた方の様々な生活の知恵や経験を蓄積するデータベースです．
WorkCAN’sエピソードバンクは，働く世代でがんの診断を受けた方の様々な暮らしにまつわる知恵や経験を蓄積するデータベースです．
フェムケアエピソードバンクは，生理・妊娠・更年期など女性の健康に関する体験や工夫を収集・共有し，自己理解や相互理解，フェムケア研究・サービス開発に活用するためのエピソードデータベースです．
プログラム
[New] 医療表現抽出器 (MedTXTNER)
医療表現抽出タスク向けに日本語医療テキストのアノテーション付きデータ（症例報告，読影レポート，看護記録）を用いて cl-tohoku/bert-base-japanese-v3 をファインチューニングしたモデル
病名・症状や薬品名を標準化された医療用語に紐つけるツール．任意の正規化辞書を使えるので，医療表現以外の用途にも使えます．
症状，部位，薬品名，検査名，各種数値などの医療表現を抽出した上で，万病辞書や百薬辞書を用いて病名と薬品名を対応コードに標準化する，訓練済み機械学習モデルです．現在は MedTXTNER として，開発を継続しています．
書き手の心理的特性に相関があるとされる言語指標をまとめて計算するPythonツール
アプリ・サービス
言い換えくんは，医学系研究専門用語の類語検索ツールです．
語彙量測定システム KOTOBAKARI2（言秤2）は，約1分間の音声回答に含まれる語彙や言語特徴を解析し，認知機能を推定するAIアプリです．3つの簡単な質問への回答を基に，話しことばの特徴から認知機能や言語能力の目安を推定します．
知りたい病気の療養生活に関する図書（病の体験記）を検索できるシステム
その他のリソース
抗がん剤有害事象を解析するための症状病名辞書
日本語語彙について抽象度を付与した辞書
Twitterを用いて算出した語の標準性に関するデータ
日本語の医療分野における大規模言語モデル (LLM) の評価用データセット
高齢者60名と非高齢者20名の合計80名のインタビューを収集したデータセット