医療用語のエンティティリンキングに向けた実践的医療用語辞書の開発

• 研究課題/領域番号: 23K28182
• 補助金の研究課題番号: 23H03492 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 河添 悦昌 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10621477)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,980千円 (直接経費: 14,600千円、間接経費: 4,380千円); 2025年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2024年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円); 2023年度: 9,100千円 (直接経費: 7,000千円、間接経費: 2,100千円)
• キーワード: 医療用語 / 診療記録 / 自然言語処理 / エンティティリンキング / 機械学習

研究開始時の研究の概要

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。このような医療テキスト構造化の出口の一つは、テキストから患者に関する情報(エンティティ)を抽出し、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を開発し、その性能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。