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資料２－４ 内閣府提出資料 ３ (57 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www8.cao.go.jp/kisei-kaikaku/kisei/meeting/wg/2501_02medical/260515/medical12_agenda.html |
| 出典情報 | 規制改革推進会議 健康・医療・介護ワーキング・グループ（第12回 5／15）《内閣府》 |
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厚⽣労働科学研究費補助⾦
「⼤規模⾔語モデル（LLM︓Large Language Model）を活⽤した医薬品等の有効性・安全性評価のためのアウトカム抽出の⽅法論の確⽴に
向けた研究」（研究代表者︓京都⼤学医学研究科教授 武藤学）
AIによる電子カルテデータの徹底活用
－ 千年カルテの最新取り組み －
京都大学名誉教授
吉原博幸
全国119施設・約1,000万人規模の診療情報を蓄積する「千年カルテ」基盤を用い、電子カルテ由来データの構造化と利活用を高度
化するAI実装の有効性を検証中である。
XML（MML：Medical Markup Language, https://www.medxml.net/）で収集される1億6000万件超の経過記録（非構造自然文記述）に
対し、日本語医学（臨床）文脈に特化したLLM（東京科学大学 Swallow-70B 等）を用いて自然文からの自動構造化を行い、
PostgreSQL上で検索可能なJSON形式へ変換する「Co-Doc」プロトタイプを開発した。対象データ（現時点でダミー）は、癌領域に
絞り約7000名とし、その経過記録のみをデータベース化した。
患者背景・検査値・病名・治療経過などを日本語で即時検索でき、従来困難であった多施設横断的なアウトカム抽出や因果探索が
可能となった。また、現時点でのFHIR出力が限定的である課題（経過記録が存在しない、など）に対し、MMLの持つ特徴である「経
過記録」の検索で、期待以上の検索結果が得られた。本方式は次世代医療基盤法における二次利用の拡大、放射線治療領域のリア
ルワールドデータ解析の高度化に資する可能性が非常に高い。最終年度（2026年度）には、呼吸器、循環器領域へ拡大の予定。
【LLMによる構造化例】
【構造化評価⽂：電⼦カルテの経過記録例】
日本語医学(臨床)文脈
に特化したLLM
160
「⼤規模⾔語モデル（LLM︓Large Language Model）を活⽤した医薬品等の有効性・安全性評価のためのアウトカム抽出の⽅法論の確⽴に
向けた研究」（研究代表者︓京都⼤学医学研究科教授 武藤学）
AIによる電子カルテデータの徹底活用
－ 千年カルテの最新取り組み －
京都大学名誉教授
吉原博幸
全国119施設・約1,000万人規模の診療情報を蓄積する「千年カルテ」基盤を用い、電子カルテ由来データの構造化と利活用を高度
化するAI実装の有効性を検証中である。
XML（MML：Medical Markup Language, https://www.medxml.net/）で収集される1億6000万件超の経過記録（非構造自然文記述）に
対し、日本語医学（臨床）文脈に特化したLLM（東京科学大学 Swallow-70B 等）を用いて自然文からの自動構造化を行い、
PostgreSQL上で検索可能なJSON形式へ変換する「Co-Doc」プロトタイプを開発した。対象データ（現時点でダミー）は、癌領域に
絞り約7000名とし、その経過記録のみをデータベース化した。
患者背景・検査値・病名・治療経過などを日本語で即時検索でき、従来困難であった多施設横断的なアウトカム抽出や因果探索が
可能となった。また、現時点でのFHIR出力が限定的である課題（経過記録が存在しない、など）に対し、MMLの持つ特徴である「経
過記録」の検索で、期待以上の検索結果が得られた。本方式は次世代医療基盤法における二次利用の拡大、放射線治療領域のリア
ルワールドデータ解析の高度化に資する可能性が非常に高い。最終年度（2026年度）には、呼吸器、循環器領域へ拡大の予定。
【LLMによる構造化例】
【構造化評価⽂：電⼦カルテの経過記録例】
日本語医学(臨床)文脈
に特化したLLM
160