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研究開発中・未承認In R&D / Unapproved
Document AI · R&D

Clinical LLM Assistant

診療文書のための、検証重視LLM 研究。

Validation-first LLM research for clinical documentation.

Clinical LLM Assistant は、読影レポート作成、カルテ要約、診療文書の整形などを支援する大規模言語モデル基盤の研究開発プロジェクトです。日本国内では未承認の研究段階のシステムです。

Clinical LLM Assistant is an R&D project on a large-language-model foundation supporting tasks such as radiology-report drafting, chart summarization, and clinical-document formatting. It is an unapproved system in research stage in Japan.

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本製品は研究開発中/未承認の医療機器に関する情報です This information concerns a medical device in R&D — unapproved 本ページに掲載する内容は、医薬品医療機器等法における承認・認証を受けていない研究開発中の製品に関するものです。日本国内における販売・授与・流通はできません。本ページは医療広告ガイドラインの限定解除要件に基づき、医療関係者の方への情報提供を目的としており、一般の方への広告ではありません。 The content on this page concerns a product in research and development that has not received approval or certification under the Pharmaceutical and Medical Device Act. It cannot be sold, given, or distributed in Japan. The information is provided to healthcare professionals under the limited-disclosure provisions of the Medical Advertising Guidelines and is not advertising to the general public.
01 / Indications

適応・用途

Indications & uses

  • 読影レポートのドラフト生成(研究用途)
  • カルテ・診療記録の要約(研究用途)
  • 退院サマリ作成支援(研究用途)
  • 学術文献の要約検索(研究用途)
  • Drafting of radiology reports (research)
  • Summarization of charts and clinical records (research)
  • Discharge-summary drafting support (research)
  • Summary search over academic literature (research)
02 / Specs

製品仕様

Product specifications

製品名Product Clinical LLM Assistant
領域Area Document AI · R&D
モダリティModality Text / Documents
対象部位Region Clinical DocumentationClinical documentation
承認状況Approval 研究開発中・未承認In R&D / Unapproved
運用基盤Platform NAIDI Clinical Pipeline
03 / Features

機能と特徴

Features

01.
psychology

ドメイン特化LLM

Domain-specific LLM

医療ドメインに特化した小型LLM の研究。隔離環境で動作し、外部学習には利用しません。

Research on a compact, medical-domain LLM that runs in an isolated environment and is never used for external training.

02.
fact_check

検証可能性

Verifiability

出力の根拠箇所を引用形式で提示する研究を進めています。

Research on surfacing the basis for outputs as inline citations.

03.
shield_lock

プライバシー設計

Privacy by design

PHI を含む可能性のある入力テキストの自動マスキング前処理を組み込み中。

Auto-masking pre-processing for input text that may contain PHI is being integrated.

04 / Performance

性能(参考)

Performance (reference)

下記は社内検証または研究フェーズの参考値です。実臨床における性能は症例条件により異なります。詳細な検証データ・出典は医療機関のお客様に個別資料としてご提供します。

The figures below are reference values from internal validation or research phases. Real-world performance varies with case conditions. Detailed validation data and sources are provided individually to hospital customers.

研究状況 Research stage
プロトタイプ評価中
国内協力施設Domestic partner sites
検証ドキュメント Validation documents
10,000件超
社内評価セット(同意取得済データ)Internal evaluation set (consent-based data)
論文発表 Publications
準備中
査読中Under peer review
承認状況 Approval status
未承認
現時点で医療機器該当性を含めて検討中Device-classification still under review
性能データの取扱についてNote on performance data 本ページの性能数値は社内検証データセット/研究結果に基づく参考値であり、特定の症例における結果を保証するものではありません。臨床現場で同様の結果が得られることを示すものではなく、最終診断は必ず医師が行ってください。 Performance values on this page are reference values from internal validation datasets / research results — they do not guarantee results in any specific case. They do not imply that the same results will be obtained in clinical practice. Final diagnosis is always by the physician.
05 / FAQ

よくあるご質問

FAQ

臨床現場のレポート作成に使えますか?
使えません。本研究は未承認の研究段階システムで、日本国内における臨床利用、販売、授与、流通は行えません。
ChatGPT や他社LLM との違いは?
本プロジェクトは医療ドメイン特化、隔離運用、外部学習禁止を前提としています。一般用途LLM とは設計思想が異なります。
ハルシネーションの問題は?
LLM の信頼性課題は研究の中心テーマです。引用根拠提示、信頼度推定、医師確認を前提とした設計で取り組んでいます。
個人情報を含むテキストの扱いは?
前処理段階で PHI 自動マスキングを行う設計を研究しています。詳細はプライバシーポリシーをご参照ください。
Can it be used to draft clinical reports today?
No. It is an unapproved research-stage system. Clinical use, sale, provision, or distribution in Japan is not permitted.
How is it different from ChatGPT or other LLMs?
This project is medical-domain specific, runs in isolation, and never uses external training. The design philosophy differs from general-purpose LLMs.
What about hallucinations?
Reliability is a central research theme — citations, confidence estimation, and physician-in-the-loop are baseline assumptions of the design.
How is text containing personal information handled?
Research is underway on PHI-masking pre-processing. See our Privacy Policy for details.
06 / Contact

Clinical LLM Assistant に関するお問い合わせ

Inquiries regarding Clinical LLM Assistant

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承認情報、性能データ、適応、運用要件、導入条件をまとめた資料を個別にご提供いたします。

We provide bundled materials covering approval status, performance data, indications, operational requirements, and deployment conditions, on an individual basis.