| 研究課題/領域番号 |
21H03170
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
堀 里子 慶應義塾大学, 薬学部(芝共立), 教授 (70313145)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)
2023年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2022年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
2021年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | ソーシャルメディア / 自然言語処理 / 深層学習 / 患者の悩み / 患者主訴 / 患者の実践知 / 薬局薬歴 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、ソーシャルメディアから得られる非医療者（患者）テキストから、患者の治療・生活上の悩みに関するエピソード、及び患者の実践知を抽出することを目指して、機械学習モデルに基づく自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）システムを開発する。さらに、開発したNLPシステムを活用して抽出したエピソードに適切な医療情報を付加したコンテンツを作成・提供したり、類似のエピソードや実践知を患者間で共有する仕組みを構築することで、患者や医療者の学び、患者ケアの充実に活かす基盤づくりを目指す。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ソーシャルメディア上のがん患者の記述や語りを対象として，自然言語処理技術を用いて疾患や治療に関連する自覚症状や悩みのエピソードを抽出する手法を開発した．具体的には，“身体の苦痛”や“就労・経済的負担”など複合的に発生する悩みを捉える高性能なマルチラベル分類器，実践知の把握や感情分析を行う手法，手足症候群シグナルや日常生活に支障を及ぼす有害事象シグナルの抽出器の構築に成功した．さらに，患者症状訴えを含む異なるテキストソース（薬局薬歴等）に対してもこれらの手法を活用し，その臨床的有用性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
非医療者が生成したテキストから，自然言語処理技術を用いて患者視点で悩みや症状を捉える抽出手法を確立した本研究の意義は大きい．本研究により，医療介入が必要な事象を早期に捉えることが可能となり，患者の治療生活の質を大きく向上させることが期待される．さらに，この技術を応用することで，病気治療中に患者の記述から患者の自覚症状や悩み，実践知を可視化し，医療者とのコミュニケーションを促進し，患者のQOL（Quality of Life）を向上させることが期待される．
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