自然言語処理を用いた身体的・精神的・社会的・スピリチュアルな苦痛の評価

• Project/Area Number: 21K19625
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 宮下 光令 東北大学, 医学系研究科, 教授 (90301142)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田辺 公一 名城大学, 薬学部, 准教授 (30709704) ; 青山 真帆 東北大学, 医学系研究科, 講師 (30781786) ; 中山 雅晴 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40375085) ; 嶋田 和貴 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (80813906) ; 横田 慎一郎 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (90599490)
• Project Period (FY): 2021-07-09 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2021: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
• Keywords: 緩和ケア / 全人的苦痛 / 自然言語処理 / 機械学習 / 人工知能 / 評価

Outline of Research at the Start

東北大学病院の入院・外来がん患者のデータに対する自然言語処理と機械学習により、がん患者の抱える身体的苦痛、精神的苦痛、社会的苦痛、スピリチュアルな苦痛の強さをリアルタイムに評価するシステムを開発する。
データとして2018年～2020年の東北大学病院入院・外来全てのがん患者の診療記録を用いる。機械学習は教師あり学習を採用し、プログラミング言語Pythonを用いてシステム構築を行う。

Outline of Annual Research Achievements

がん患者は痛みなどの身体的苦痛、不安や抑うつなどの精神的苦痛、仕事や家庭の問題などの社会的苦痛、生きる意味や死の恐怖などのスピリチュアルな苦痛といった相互に関連する苦痛を抱えている我々はすでに自然言語処理を用いて電子カルテデータから身体的苦痛の有無の評価には施行していたが、身体的苦痛や精神的苦痛の強さの評価、社会的・スピリチュアルな苦痛の有無の評価は未解決であった。
そこで、本研究では自然言語処理を用いて電子カルテデータからがん患者の身体的・精神的・社会的・スピリチュアルな苦痛の強さをリアルタイムに評価するシステムの開発に挑戦している。本年度は、自然言語処理を用いて電子カルテデータからがん患者の身体的・精神的・社会的・スピリチュアルな苦痛の有無を評価するシステムの開発を行った。
データは2018年~2020年の東北大学病院入院・外来のがん患者の診療記録であり、前処理を行ったのちに、プログラミング言語Python、Googleで開発され自然言語領域における性能の高さが注目されているBERTなどを用いた自然言語処理および機械学習により分析した。
昨年度研究では、がん患者の身体的・精神的苦痛の強さを評価すること、社会的・スピリチュアルな苦痛の有無を判定するシステムの開発に成功した。今年度は社会的・スピリチュアルな苦痛の強さの評価と身体的・精神的苦痛のデータを含めた経時データ分析、これらをリアルタイムに評価するシステムの開発に挑戦していたが、進捗は思わしくない。これは社会的・スピリチュアルな苦痛のデータ量が不足してること、経時データ分析の方法論が十分に発展しておらず、解析はしたものの十分な判別性能が得られなかったからである。そのため、本課題は次年度に繰り越しし、これらの問題の解決を目指す。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

解析に用いた社会的・スピリチュアルな苦痛のデータ量が不足してること、経時データ分析の方法論が十分に発展しておらず、解析はしたものの十分な判別性能が得られなかったからである。そのため、本課題は次年度に繰り越しし、これらの問題の解決を目指す。

Strategy for Future Research Activity

社会的・スピリチュアルな苦痛の強さの評価と身体的・精神的苦痛のデータを含めた経時データ分析、これらをリアルタイムに評価するシステムの開発を継続する。いままで取り組んできた方法論では限界があるため、新たな方法を学習し、探索的にいくつかの方法に挑戦する予定である。