括的に収集・統合された医療データセットを蓄積・分析するための医療データプラットフォームを構築します。これにより、新しい診療手法や新薬・医療機器の研究開発に貢献する医学知識の発見、及び医療の質の向上を実現します。

A-1	臨床情報プラットフォーム構築による知的発見 拠点形成
A-2	臨床情報プラットフォームを活用したPHRによる突然死防止・見守りサービス
A-3	臨床情報プラットフォームと連携したPHRによるライフレコードデジタルツイン開発

高度な医学知識を基に、実際の医療現場・患者生活を支援するソリューションを開発・実装します。
これにより、医療の質向上、患者自身の健康管理に加え、多種多様な医療関連サービス事業者の参入を促し、経済価値を創出します。

B-1	がん診療についての総合的臨床データベースの社会実装
B-2	電子問診票と個人健康情報（PHR）を用いた受診支援・電子カルテ機能補助システムの開発
B-3	症例報告・病歴要約支援システム開発を通じた臨床現場支援
B-4	看護師支援・医療の質向上（データに基づく看護師支援）：患者の生活のリアルタイム可視化によるインシデントリスク判定アルゴリズムの自動アップデートシステム及び 自動服薬管理システムの開発
B-5	医療機器・材料のトレーサビリティデータ収集・ 分析システムの構築を通じた医療機器開発・ 改良支援、医療資源最適化、病院経営最適化支援

地方自治体の意思決定に資する医療、介護、健康、災害等の地域データを分析する医療データプラットフォームを構築します。これにより地方自治体の医療資源最適配置・財源調整支援、及び地域共生社会のための安全ネットワークを実現します。

C-1	地方自治体の意思決定支援システム開発による、住民の医療資源アクセスと提供体制の最適配置・財源確保、地域共生社会のための安全ネットワークの実現
C-2	患者の疾患状態及び施設間動態の可視化を可能とするシステム開発による地域医療構想の実現

医療デジタルツインを活用したソリューションの実現に向けて、電子カルテ・部門システム等に蓄積された医療データを、ベンダー・システムの垣根を越えて収集・統合するための基盤・技術を開発します。

D-1	医療機関・ベンダー・システムの垣根を超えた医療データ基盤構築による組織横断的な医療情報収集の実現
D-2	統合型の医学概念・知識連結データベースの構築及び医療文書の自動分析基盤の構築
D-3	僻地医療支援のためのクラウド型標準電子カルテサビスの研究開発

医療デジタルツインの社会実装を支える、多種多様な大容量データの高効率管理・高速処理・高次解析するための基盤・技術を開発します。また、電子カルテを中心とした大量の医療文書を高精度かつ効率的に処理する自然言語処理（NLP）技術を開発します。

E-1	大容量医療データの高速処理・高効率管理・高次解析 基盤技術の開発
E-2	大規模医療文書・画像の高精度解析基盤技術の開発

海外では汎用モデルLLM（Large Language Model）の医療分野での利用に加え、医療特化型のLLMも登場しています。しかしながら、産業政策・競争政策・および国民に対するサービス品質の向上等の視点からは、日本人の医療データを日本語で学習したLLMの開発に取り組む必要があります。そのため、医療用の日本語版LLM基盤の構築を図ります。

テーマ1-1	安全性・信頼性を持つオープンな医療LLMの開発・社会実装
テーマ1-2	日本語版医療LLMの開発ならびに臨床現場における社会実装検証

LLMについては、既に民間レベルでの開発が進んでいます。一方、画像等の言語以外の多様な情報を組み込んだ大規模マルチモーダルモデル（LMM：Large Multimodal Model）の技術は、未だ世界的に確立されていません。
我が国の医療分野においてはLMM学習に利用できる良質な医療データが存在していることから、世界的な競争力の獲得も視野に入れて、医療用の日本語対応LMM基盤の構築を図ります。

テーマ2	高信頼・高性能医療LMMの研究開発と社会実装

医療LLM/LMM基盤を構築し、社会実装につなげるためには効率的な構築手法の開発や構築されたLLM/LMMを活用したユースケースの具体化・実装が必要となります。そのため、医療LLM/LMMの開発に資するソリューション開発、診療支援、保健行政支援、臨床研究支援など様々な業務の推進を図るLLM/LMMを活用したアプリケーション開発を行います。

テーマ3-1	皮膚科領域LMM構築と社会実装への挑戦
テーマ3-2	LLM/LMMを用いた包括的な画像診断のレポーティング支援システムの構築
テーマ3-3	循環器救急領域におけるLLM/LMMアプリケーションの構築を通した個別化医療の実現に関する研究
テーマ3-4	「手のひらで使える」実践型生成AI活用アプリケーションの開発

高精度な医療LLM/LMMを開発するためには、良質な医療データを継続的に確保し、それを研究者や開発者が利用できる仕組みが必要となります。一方、個人情報保護、倫理などデータ保護の面での条件が満たされた学習データの整備など、個々の研究開発事業でデータを確保するには様々な課題があります。そのため、多様な医療データの収集・蓄積と医療LLM/LMMの研究開発主体による活用を可能とする医療データ基盤を構築します。

テーマ4	医療データ・医療LLM/LMMの利活用を促進する医療データ基盤