GENSHI AI株式会社GENSHI AI（本社：東京都千代田区、代表取締役：長嶋 大地、以下「GENSHI AI」）は、日本の医療ガイドラインの新旧版を比較し、改訂によって推奨・回答が変わった箇所を抽出した大規模データセット「med-slm-ja Before / After（日本医療ガイドライン 新旧比較データセット）」を公開しました。約200本のガイドライン（2010〜2024年）から、版の更新で回答が変化した46,705組の質問・回答ペアを、それぞれ出典付きで収録しています。医療ガイドラインの「改訂差分」に特化した公開データセットは国内でもほかに例がなく、46,705組という収録数は国内最大の規模です。
Q&Aペア
背景：医療AIの最大の関門は「ガイドラインが改訂され続ける」こと
医療の診療ガイドラインは数年ごとに改訂され、推奨される検査や治療がしばしば変わります。LLM（大規模言語モデル）を医療で使ううえで難しいのは、モデルが古い版の知識のまま、すでに更新された推奨を自信を持って答えてしまうことです。これは患者安全に直結する課題であり、「どの版で・何が・どう変わったのか」をモデルに学習させ、また正しく追従できているかを評価する仕組みが求められてきました。
しかし、こうした「ガイドライン改訂の前後でどこが変わったか」を体系的に整理した公開データは、これまで国内に存在しませんでした。本データセットは、その空白を埋めることを目的に構築したものです。
データセットの概要
「med-slm-ja Before / After」は、版を遡って取得できた日本の診療ガイドラインについて、新旧版の内容を突き合わせ、回答が変化した箇所だけを質問・回答ペアの形に整形した時系列QA（Temporal QA）データセットです。各ペアには、新旧それぞれの版の年・タイトル・回答・出典URLが紐づいており、「いつの・どのガイドラインに基づくか」を出典までたどれることが特徴です。
各ペアは変更の種類（revision＝改訂、addition＝追記、new＝新規 など）と変更の大きさ（minor／major）でラベル付けされ、差分の要約も付与されています。これにより、「軽微な文言修正」と「推奨そのものの変更」を区別して扱うことができます。
想定される用途
- LLMの知識アップデート訓練：強化学習・DPO（選好学習）などで、古い推奨より新しい推奨を選好するようモデルを訓練する教師データとして。
- 最新知見への追従ベンチマーク：旧版では正しく、新版では誤りになった回答を見分けられるか ―― モデルが「いつの知識で答えているか」を測る評価セットとして。
- 検索・RAG／医学教育：埋め込み検索の評価や、改訂ポイントを学ぶ教材としての二次利用。
公開について
本データセットは CC BY 4.0 で公開しており、出典を明記すれば研究・商用を問わず自由に利用できます。ブラウザ上で中身を確認できるデータエクスプローラと、Hugging Face Datasets からのダウンロードを用意しています。GENSHI AI は、医療現場で安全に使える医療AIの実現に向けて、こうした基盤データの整備と公開を引き続き進めてまいります。