研究の概要

　最新の国産ベースモデル（LLM-jp-4）を用いてソブリン医療 LLM「SIP-jmed-llm」を刷新します。同時に、3万例規模の疾患因果ダイアグラム「J-CaseMap」を インストラクション・データセットへ変換し、これを活用したファインチューニングを実施すること で、LLM に病態生理学的な因果律を解釈する能力を付与します。 

　さらに、推論時に J-CaseMap や高信頼の医学文献を参照する RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築し、根拠に基づく高精度な鑑別診断と回答生成を実現します。プロトタイプの運用検証で得られるアクションログ等を研究開発上必要な範囲で分析し、知識不足領域の特定や、事後学習を含むモデル改善手法の技術的検討を行います。