現在、医学医療における人工知能（AI）関連技術の応用研究が様々な分野で進められつつある。この領域は対象と技術が多様化しており昨今では技術革新のスピードも早く、これらを俯瞰し最新の研究動向を把握する機会は本学会にとって貴重である。また医療情報学会の視点のみならず人工知能学会からの視点も踏まえて研究動向を理解することは、両学会の一層の対話を促進し研究全体を加速していくためにも重要である。
このような観点から、本共同企画は、日本医療情報学会「医用人工知能研究会」が人工知能学会「医用人工知能研究会（SIG-AIMED）」と連携しながら行っている合同研究会活動の一環とし、日本医療情報学会と人工知能学会との共同企画としてこれらの研究動向を紹介するものである。本年度は例年と趣向を変え、進展著しい大規模言語モデル(LLM)に焦点を当て、医療情報学会側は東京大学の今井が、人工知能学会側は大阪電気通信大学の古崎がオーガナイザーを務め双方の学会より演者を集い、医療情報学の立場ならびに人工知能研究の立場から解説頂く。
本シンポジウムは、以下の構成で進める。
・招待講演1：関根　聡（理化学研究所革新知能統合研究センター）より、LLMにおけるインストラクションデータの重要性と自動評価の限界について、
・招待講演2：片岡　慧（Fluxoid AI Inc.）より、LLMの実用化を加速する高効率学習技術
について、
・招待講演3：古崎　晃司（大阪電気通信大学）より、知識グラフ・オントロジーとLLMの相互活用による知識システムの開発について、
・招待講演4：今井　健（東京大学大学院医学系研究科）より、臨床医学分野のオントロジーとLLMの協調による医用知識システム高度化に向けた展望について