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阿部 修

東京大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)

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科研費の研究

Large language modelの画像診断への応用と大規模データベース構築

科研費科学研究費助成事業・基金 2025年4月1日〜2028年3月31日
黒川 遼(東京大学・研究代表者)、萩原 彰文(順天堂大学)、阿部 修(東京大学・研究分担者)、中村 優太(東京大学・研究分担者)

大規模言語モデル(Large language model; LLM)は、膨大な量のテキストデータで訓練されたニューラルネットワークモデルであり、自然言語処理タスクで優れた性能を示している。放射線診断にLLMを応用する試みは初期段階にある。本研究では、LLMを活用した画像診断の発展を目的とする。具体的には、(1)LLMを用いた画像診断・画…

阿部 修さんの役割:研究分担者

研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ

同じテーマの国会の議論

研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。

出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。

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