能動学習を用いた、放射線科所見文重要度推定用自然言語処理システムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K18797
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 綿谷 朋大 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教員 (90983023)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 自然言語処理 / 能動学習 / 放射線所見文 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

近年、主治医による放射線科所見文の見落としが社会問題になっており、これは時として患者の多大な不利益に繋がる。自然言語処理(NLP)を用いたシステムにより重要所見を抽出することで、主治医に自動的にアラートを出すなどの対応が可能になると考えられるが、開発には医師によってアノテーションされた多くの教師データが必要となる。近年、能動学習により少ない教師データで効率の良い学習が可能であるとする報告がされている。本研究では、日本医用画像データベースに登録された情報を活用しつつ、能動学習用いて、放射線科所見文の重要度を推定するNLPシステムの開発を目指す。