本稿では、PubMedの要約から収集された新しい生物医学分野向け質問応答（QA）データセット「PubMedQA」を紹介する。PubMedQAのタスクは、関連する要約を用いて「はい／いいえ／分からない」のいずれかで答える研究課題（例：冠動脈バイパス手術後の心房細動を術前ステータチンが減少させるか？）に答えることである。PubMedQAには、専門家がアノテーションした1,000件のデータ、ラベルのない61.2万件のデータ、および人工的に生成された21.13万件のQAインスタンスが含まれる。各PubMedQAインスタンスは以下の4つの要素で構成される：（1）既存の研究論文の題名そのもの、またはその題名から導出された質問、（2）結論を除いた対応する要約（コンテキスト）、（3）要約の結論部分である長文の答え（長回答）、および（4）結論を要約した「はい／いいえ／分からない」の答え。PubMedQAは、特に定量的データを含む生物医学研究本文を推論する必要がある初めてのQAデータセットである。本研究で最も高い性能を示したモデルは、長回答のBag-of-Words統計を追加の教師信号として用いたBioBERTの多段階ファインチューニングであり、68.1％の精度を達成した。これは、人間の単一評価者による精度78.0％、多数派ベースラインの55.2％と比較して、まだ大幅な改善余地があることを示している。PubMedQAは、以下のURLから公開されている。