Project/Area Number |
23H03492
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
河添 悦昌 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10621477)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠原 恵美子 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (40582755)
荒牧 英治 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70401073)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥18,980,000 (Direct Cost: ¥14,600,000、Indirect Cost: ¥4,380,000)
Fiscal Year 2023: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000)
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Keywords | 医療用語 / 診療記録 / 機械学習 / 自然言語処理 / エンティティリンキング |
Outline of Research at the Start |
診療テキストは自由記載されることが多いため、構造化データとするために、自然言語処理を活用する必要がある。このような構造化の出口の一つは、テキストから抽出された患者に関する情報(エンティティ)を、これまでに整備されてきた医療用語集の用語に対応付けること(Entity Linking;EL)である。これにより、テキストに出現する患者の疾患や症状を名寄せして数え上げることで統計解析に耐えうるデータとなる。本研究は、ELを行なうための実践的な医療用語辞書と機械学習モデルを開発し、その評価を通して診療テキストを対象とするELの達成に必要なリソースと技術要件を明らかにする。
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