京都大学医学部附属病院において過去20年間に栄養食事指導を行った患者の診療記録から、指導に関する記録（SOAP：「S（subjective）：主観的情報」「O（objective）： 客観的情報」「A（assessment）： 評価」「P（plan）： 計画（治療）」の各枠に記載されているフリーテキスト）が約110万枠分同定された。これらは、約7万名の患者の約19万件分の栄養食事指導に該当すると推定された。電子カルテネットワーク内にて、これらのうち、糖尿病と肥満を有する患者の少数例の記録を用いて大規模言語モデルによる構造化を試行し、精度の確認を行った。フリーテキストの記録から目的に合致した情報が抽出できることを確認した。構造化された栄養指導記録データベースとHbA1c、その他の血液・尿検査結果や体組成などの身体計測結果のようなアウトカムデータを統合したデータベースを作成するべく、基盤として、ネットワーク内にサーバーを整備した。さらに、栄養指導記録の構造化の手法を他の医療機関でも適用可能な汎用性の高いものとするべく、栄養指導記録のデータを電子カルテネットワークから取り出し、多様な言語モデルを適用して解析を行えるよう、研究計画について、京都大学医の倫理委員会に一括審査の申請を行った。