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「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」に TXP Medical が参画
[24/08/27]
提供元：PRTIMES
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〜 内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成 AI の活用」で 〜
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/92/31630-92-2e75d1e8e5a50fb1bff31a06d3c82037-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
TXP Medical 株式会社（代表取締役 CEO：園生 智弘、以下 TXP Medical）は、内閣府の「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）』第３期の課題「統合型ヘルスケアシステムの構築※」における『統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AI の活用 テーマ３「ソリューション/アプリケーション開発」』にて採択された東北大学 高等研究機構 未来型医療創成センター/東北メディカル・メガバンク機構（研究開発責任者：荻島 創一教授）の共同研究開発機関の１つとして選定されました。
研究内のサブテーマの１つである『TXP Medical社のNext Stage ER（大病院救急外来に特化したシステム）サービスへのSpeech to Text LMMの構築・実装（音声情報からのテキスト化）』を行います。
すでに、TXP Medicalは、今回のSIP 第３期「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成 AI の活用」において、『テーマ１「医療LLM基盤の研究開発・実装」』にて採択された国立情報学研究所（研究開発責任者：相澤 彰子）の協力機関のひとつとして、研究内のサブテーマの１つである『生成 AI を活用した救急用語集標準化サイクルの確立と救急データ登録支援システムの構築』（京都大学 医学研究科 石見教授グループ）の対応を進めています。
今回『TXP Medical社のNEXT Stage ER（大病院救急外来に特化したシステム）へのSpeech to Text LMMの構築・実装（音声情報からのテキスト化）』においても、これまで 培ってきた医療情報システムおよび生成AI プログラムに関するノウハウや、医療データ利活用に関する知見を活かし、救急領域での新たな価値創出に貢献していきます。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/92/31630-92-8e57f774f682d52dffe6550ac8a07b27-1280x456.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
戦略的イノベーションプログラム（SIP）
テーマ３の研究開発テーマ
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
TXP Medical が担当する研究
研究開発テーマ
TXP Medical社のNext Stage ER（大病院救急外来に特化したシステム）サービスへのSpeech to Text LMMの構築・実装（音声情報からのテキスト化）
研究開発概要
テーマ１「医療LLM基盤の研究開発・実績」およびテーマ２「医療LMMの研究開発・実績」によって開発されたLLM/LMMによるSpeech to Textの実装に向けたプレ実証として、まずは日本マイクロソフト社のAzureを使用したSpeech to Text LMMを開発します。
この Speech to Text LMM は、TXP Medical社のNEXT Stage ER（大病院救急外来に特化したシステム）に実装します。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/92/31630-92-5f46e31697fc5592b64b57db3beef422-2919x792.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※LLM/LMMとはLLMとはLarge Language Models（大規模言語モデル）の略で、大量のデータとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデルです。LMMとはLarge Multimodal Model（大規模マルチモーダルモデル）の略で、テキストだけでなく、画像や動画、音声など複数種類の異なるデータ形式を処理できるAIモデルを指します。
戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成 AI の活用」について
令和４年後半に登場した ChatGPT に代表される生成 AI は産業革命に匹敵する社会的イン パクトをもたらすと見込まれ、世界的に開発競争が激化している。基盤技術として、テキストのみを取り扱う大規模言語モデル(LLM)に加え、画像など多様なデータを取り扱う大規模マルチモーダルモデル(LMM)の研究開発が進んでいる。わが国も早急に生成 AI の開発・導入を進め、国際的な産業競争力の強化や国民の生活品質の向上を促進することが不可欠である。とくにヘルスケアデジタルツインにおいては、医療データの収集、標準化・加工、分析、分析結果の実務への応用とフィードバックといったサイクルのあらゆる場面で、生成 AI がその実現を加速化する可能性を持つ。また、その応用範囲も診療支援、保健行政支援、臨床研究支援など多岐に渡る。 加えて、日本は国民皆保険制度に基づく悉皆性の高い医療情報収集基盤を有し、医療情報の標準化など医療 DX の取組みが進展している。そのため、医療領域での高精度な生成 AI の構築に求められる学習用の医療データを確保し、多様な用途に対応した生成 AI を整備する素地を有する。一方で、日本語医療ドメインにおける生成ＡＩの研究開発・事業化は依然として発展段階にあり、日本の医療システムと医療現場に即した形での社会実装を目指した研究開発が求められる。本公募では、「統合型ヘルスケアシステムの構築」のさらなる成果創出を目的に、診療支援、保健行政支援、臨床研究支援としての社会実装を見据え、「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」の推進に係る事業者を以下の通り募集する。※公募要領 I.1.目的より一部抜粋
弊社が参画する、研究開発テーマ３「 ソリューション/アプリケーション開発 」について
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・実装が必要となる。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う。※公募要領 III．1.(3)より一部抜粋
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/92/31630-92-3772982684b77e5ad9ed9a59510dd2b3-1841x570.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
TXP Medicalは「医療データで命を救う」をミッションに、現役の救急集中治療医が立ち上げた次世代の医療インフラを牽引するスタートアップ企業です。基幹システムであるNEXT Stage ERは全国の大病院78箇所（大学病院・救命救急センターでのシェア約40％）で稼働、救急隊向けのNSER mobileは全国41 地域、1000万人以上の人口カバレッジでの運用実績を有しています。
代表取締役：園生智弘（救急集中治療医）
設立： 2017年8月28日
HP：https://txpmedical.jp/
・医療機関・自治体向け急性期医療データプラットフォーム「NEXT Stageシリーズ」の開発と提供
・急性期医療AI技術の開発と提供、臨床研究支援事業
・900項目の検査データ・バイタルデータ等を利用した急性期領域の唯一無二のリアルワールドデータサービス
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/92/31630-92-2e75d1e8e5a50fb1bff31a06d3c82037-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
TXP Medical 株式会社（代表取締役 CEO：園生 智弘、以下 TXP Medical）は、内閣府の「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）』第３期の課題「統合型ヘルスケアシステムの構築※」における『統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AI の活用 テーマ３「ソリューション/アプリケーション開発」』にて採択された東北大学 高等研究機構 未来型医療創成センター/東北メディカル・メガバンク機構（研究開発責任者：荻島 創一教授）の共同研究開発機関の１つとして選定されました。
研究内のサブテーマの１つである『TXP Medical社のNext Stage ER（大病院救急外来に特化したシステム）サービスへのSpeech to Text LMMの構築・実装（音声情報からのテキスト化）』を行います。
すでに、TXP Medicalは、今回のSIP 第３期「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成 AI の活用」において、『テーマ１「医療LLM基盤の研究開発・実装」』にて採択された国立情報学研究所（研究開発責任者：相澤 彰子）の協力機関のひとつとして、研究内のサブテーマの１つである『生成 AI を活用した救急用語集標準化サイクルの確立と救急データ登録支援システムの構築』（京都大学 医学研究科 石見教授グループ）の対応を進めています。
今回『TXP Medical社のNEXT Stage ER（大病院救急外来に特化したシステム）へのSpeech to Text LMMの構築・実装（音声情報からのテキスト化）』においても、これまで 培ってきた医療情報システムおよび生成AI プログラムに関するノウハウや、医療データ利活用に関する知見を活かし、救急領域での新たな価値創出に貢献していきます。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/92/31630-92-8e57f774f682d52dffe6550ac8a07b27-1280x456.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
戦略的イノベーションプログラム（SIP）
テーマ３の研究開発テーマ
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
TXP Medical が担当する研究
研究開発テーマ
TXP Medical社のNext Stage ER（大病院救急外来に特化したシステム）サービスへのSpeech to Text LMMの構築・実装（音声情報からのテキスト化）
研究開発概要
テーマ１「医療LLM基盤の研究開発・実績」およびテーマ２「医療LMMの研究開発・実績」によって開発されたLLM/LMMによるSpeech to Textの実装に向けたプレ実証として、まずは日本マイクロソフト社のAzureを使用したSpeech to Text LMMを開発します。
この Speech to Text LMM は、TXP Medical社のNEXT Stage ER（大病院救急外来に特化したシステム）に実装します。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/92/31630-92-5f46e31697fc5592b64b57db3beef422-2919x792.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
※LLM/LMMとはLLMとはLarge Language Models（大規模言語モデル）の略で、大量のデータとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデルです。LMMとはLarge Multimodal Model（大規模マルチモーダルモデル）の略で、テキストだけでなく、画像や動画、音声など複数種類の異なるデータ形式を処理できるAIモデルを指します。
戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成 AI の活用」について
令和４年後半に登場した ChatGPT に代表される生成 AI は産業革命に匹敵する社会的イン パクトをもたらすと見込まれ、世界的に開発競争が激化している。基盤技術として、テキストのみを取り扱う大規模言語モデル(LLM)に加え、画像など多様なデータを取り扱う大規模マルチモーダルモデル(LMM)の研究開発が進んでいる。わが国も早急に生成 AI の開発・導入を進め、国際的な産業競争力の強化や国民の生活品質の向上を促進することが不可欠である。とくにヘルスケアデジタルツインにおいては、医療データの収集、標準化・加工、分析、分析結果の実務への応用とフィードバックといったサイクルのあらゆる場面で、生成 AI がその実現を加速化する可能性を持つ。また、その応用範囲も診療支援、保健行政支援、臨床研究支援など多岐に渡る。 加えて、日本は国民皆保険制度に基づく悉皆性の高い医療情報収集基盤を有し、医療情報の標準化など医療 DX の取組みが進展している。そのため、医療領域での高精度な生成 AI の構築に求められる学習用の医療データを確保し、多様な用途に対応した生成 AI を整備する素地を有する。一方で、日本語医療ドメインにおける生成ＡＩの研究開発・事業化は依然として発展段階にあり、日本の医療システムと医療現場に即した形での社会実装を目指した研究開発が求められる。本公募では、「統合型ヘルスケアシステムの構築」のさらなる成果創出を目的に、診療支援、保健行政支援、臨床研究支援としての社会実装を見据え、「統合型ヘルスケアシステムの構築における生成AIの活用」の推進に係る事業者を以下の通り募集する。※公募要領 I.1.目的より一部抜粋
弊社が参画する、研究開発テーマ３「 ソリューション/アプリケーション開発 」について
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・実装が必要となる。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う。※公募要領 III．1.(3)より一部抜粋
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/92/31630-92-3772982684b77e5ad9ed9a59510dd2b3-1841x570.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
TXP Medicalは「医療データで命を救う」をミッションに、現役の救急集中治療医が立ち上げた次世代の医療インフラを牽引するスタートアップ企業です。基幹システムであるNEXT Stage ERは全国の大病院78箇所（大学病院・救命救急センターでのシェア約40％）で稼働、救急隊向けのNSER mobileは全国41 地域、1000万人以上の人口カバレッジでの運用実績を有しています。
代表取締役：園生智弘（救急集中治療医）
設立： 2017年8月28日
HP：https://txpmedical.jp/
・医療機関・自治体向け急性期医療データプラットフォーム「NEXT Stageシリーズ」の開発と提供
・急性期医療AI技術の開発と提供、臨床研究支援事業
・900項目の検査データ・バイタルデータ等を利用した急性期領域の唯一無二のリアルワールドデータサービス
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