大規模なデータセット上で学習された基礎モデルは、近年、コンピュータビジョン（CV）および自然言語処理（NLP）分野で著しい進展を遂げている。一方、バイオメディカル分野ではデータの不足により、その発展が著しく遅れをとっている。この問題に対処するため、本研究では、PubMedCentralのオープンアクセスサブセットから収集した160万件の画像-キャプションペアを含むバイオメディカルデータセット「PMC-OA」を構築・公開した。これは従来のデータセットと比べて8倍の規模であり、多様なモダリティや疾患をカバーしている。また、画像-キャプションの対応は、大部分がより細粒度なレベル、すなわちサブ図とサブキャプションレベルで正確に一致している。PMC-OA上でCLIP型モデルを事前学習した結果、本研究で提案するモデル「PMC-CLIP」は、ROCOにおける画像-テキスト検索、MedMNISTの画像分類、医療分野向けVQA（視覚的質問応答）など、さまざまな下流タスクにおいて最先端の性能を達成した。具体的には、画像-テキスト検索でR@10が+8.1%向上、画像分類では正解率が+3.9%向上した。