| 研究課題/領域番号 |
16200039
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大江 和彦 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (40221121)
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| 研究分担者 |
小野木 雄三 東京大学, 医学部附属病院, 科学技術振興特任教員 (90233593)
波多野 賢二 東京大学, 大学院・医学系研究科, 助手 (60311619)
美代 賢吾 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (40302690)
篠原 信夫 東京大学, 医学部附属病院, 科学技術振興特任教員 (90345223)
山口 泉 東京大学, 医学部附属病院, 助手 (80345222)
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| キーワード | オントロジー / シソーラス / 自然言語処理 / 電子カルテ / 医療情報システム / 医学用語 / 知識処理システム |
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| 研究概要 |
カルテの全文を診療中にコンピュータに入力して電子的に記録しようとする「電子カルテ」システムの導入が急増している。電子化された診療記録データベースは、診断病名、症状、所見など多彩な医学用語が文章のなかに埋め込まれる形式で自然言語(人間が普段使う言語)で自由記述されるため、既存の統計的処理によって特定の臨床医学知識パターンを抽出し新たな知識を取得することは極めて困難である。本研究では、この問題を解決する情報基盤として、用語のもつ意味や知識相互の関係をコンピュータ処理可能な形で表現し、それを用いて知的情報処理を実現するオントロジーを構築する。今年度は、まず我々が開発し普及させた標準病名マスターに収載されている病名用語2000語および、日本医学会学術用語20000語を対象として、これを米国の医学用語オントロジーであるSNOMED-CTと対象づけることにより、病名用語、症状用語、時間経過用語、性状用語、程度の強さを表す用語などの約10程度の大カテゴリーに分類を試みた。当初はこれを医学用語専門知識をもつ専門家に依頼する予定であったが、その後SNOMED-CTの利用が可能となったため手法を転換した。また、この過程で病名用語の構成要素語として解剖学用語の意味関係データベースを構築することが重要であることがわかったので、解剖学用語のデータベースを構築し、用語同士の位置関係を実際の解剖学構造物への座標マッピングを行うことにより類推する手法を考案した。
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