様式 2―1―4－1(別紙)
中 長 期 目 標

国立成育医療研究センター

中 長 期 計 画

⑧

医療分野の ICT の活用
AI や ICT 技術を活用した医
療の提供を通じて、診療の
質の向上に取り組むものと
する。

令和6年度計画

年度評価

項目別評価調書

主な評価軸(評価の視点)、指
標等

1－2
法人の業務実績等・自己評価

主な業務実績等

自己評価

厚生労働科学研究費
237,142 千円
こども家庭科学研究費
102,785 千円
文部科学研究費
229,250 千円
その他の競争的資金
166,903 千円
・内閣府を司令塔とした研究開発初期段階から政府
調達・民生利用まで、各省庁連携で一貫支援。イノ
ベーション促進、ユニコーン創出を目指す、日本版
Small/ Startup Business Innovation Research
(SBIR)による、 AI ホスピタル実装化のための医療
現場のニーズに即した医療 AI 技術の開発・実証とし
て、 TXPmedical、および、株式会社アークスとプロ
ジェクトを推進した。
①小児、周産期医療特有の言語や疾患を反映させた
診療支援 AI の開発では、TXPmedical 社のスマート
フォンアプリを使用して、実際の医療や看護記録を
日現場で検証して、課題の洗い出しを実施、アプリ
ケーションの精度向上を目指し、患者診療での利用
を実現した。

⑧

医療分野の ICT の活用
HL 7 FHIR サーバー機能を活用し、デ
ジタルサービスのデータ基盤を整備す
るとともに、医療文書の下書きを自動
作成するダイナミック症例サマリーに
ついて、実用性の向上に取り組む。ま
た、ICT を活用した遠隔検診・面会及
び、AI を活用したカルテ音声入力の実
証研究・開発を通じて、スマート・ホ
スピタルの実現に引き続き取り組む。

①音声入力アプリ
実装できるレベルまで開発を進めら
れたので、臨床研究の倫理審査を通
し、救急外来での利用を開始するこ
とができた。さらに、病院内での横
展開に向けて、対象を病院内全体と
する倫理審査の再申請を行ってい
る。
②医療データ基盤プロジェクトでは、電子カルテシ ②医療データ基盤
ステムや院内運用に伴うデータの揺らぎを標準化す カルテ内容について、LLM を使用し
ることで、臨床研究におけるデータ抽出を規定の形 て、構造化データの作成を行った。
式で出力可能とし、業務負担を大きく軽減した。ま
た、大規模言語モデル（LLM）を用いて非構造化カル
テを構造化することで、臨床研究や学会のレジスト
リへのデータ活用が可能となる基盤の作成を行っ
た。
③生殖補助医療プロセスの自動化に関する開発で
は、株式会社アークスとの共同研究により、AI を用
いて採卵後の未受精卵と患者情報から胚盤胞到達確
率を、予測を可能とする。卵子を事前に評価して、
適切な個数の卵子凍結を可能にする。AI 評価システ
ムの構築を完了し、AI による学習を経て実装段階ま
で進んだ。

③生殖補助医療プロセス自動化の開
発においては、AI 学習の段階に入っ
ており、予定通りにプロジェクトを
進めている。

電子問診票の導入に向けて、当センター仕様に向け
た開発を開始した。全診療科で実装できる様、成
人、小児に分けて基本項目作成に続き、各専門診療
科向けカスタマイズを開始している。

電子問診票について、基本項目の設
置が終了し、各診療科のカスタマイ
ズを開始する過程まで進めた。カス
タマイズが終了して、カルテ連携が
できれば、実装可能となる段階まで
進められる。
前述した通り、開発には時として課
題、改善点が発生するものの、概ね
順調に進行させることができた。

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