国産医療LLMと3万例規模の疾患因果ダイアグラムを統合した医療AIエージェントを開発～医師国家試験ベンチマークで90％超を達成した「SIP-jmed-llm-4」を活用、医師向け試験公開へ～

国立情報学研究所（NII）などの研究チームは、国産医療大規模言語モデル（LLM）「SIP-jmed-llm-4」と、約3万例の症例に基づく疾患因果ダイアグラムを統合した医療AIエージェントを開発した。同モデルは、日本の医師国家試験問題を用いたベンチマーク「JMedQA」で、外部ツールを使わずに90％超の正答率を達成した。さらに、疾患と症状・検査所見の関係を構造化した症例知識グラフや、関連する症例報告文書を参照する機能を組み合わせ、複数の疾患候補を比較・検討する鑑別診断の性能向上を確認した。専用の評価試験では、知識グラフを利用した場合の平均評価点は3点満点中1.97点で、利用しない場合の1.74点を上回った。研究チームは、症例検索機能を備えた臨床意思決定支援Webアプリケーションも開発し、2026年度内に医師向けの試験的な限定公開を目指す。今後、医師による評価を通じて有用性と安全性を検証し、国内で開発・管理できる医療AI基盤の高度化を進める。