医療用大規模日本語視覚言語モデルの構築

視覚言語モデル（VLM）は社会に広く普及している一方、医療機関では患者情報を取り扱う関係上、導入があまり進んでいない。そのためオープンな日本語医療VLMの開発が求められているが、現状は存在していない。本研究では、総パラメータ数14Bのオープンな日本語医療VLMを初めて構築した。モデルを構築するうえで最も障壁である訓練データの不足を補うため、英語データを加工し約1,200万件の日本語医療学習データを作成した。さらに、推論過程を明示的に出力させるCoT形式データを導入し、推論あり／なしの2種のモデルを学習した。評価では、CT画像およびX線画像に対し、推論ありモデルがオープンVLMの中で最良の性能を示した。