| 研究概要 |
平成13年度に政府が発表した「保健医療分野の情報化にむけてのグランドデザイン」にて,電子カルテシステムの普及が課題の一つとして掲げられた.以降,急速に電子カルテが普及し,その結果,大量の臨床データが電子化された状態でストックされつつある.このデータを利用できれば,過去類をみない大規模な統計的な臨床研究が実現可能であり,大きな期待がよせられている.しかし,カルテ中の一部の情報は自然言語で記述されており,データをフルに利用するためには,自然言語処理技術が必須となる.このような状況から,本研究ではカルテの一種である退院サマリー(退院時に記述される患者の経過をまとめた文書)を対象とし,そこから患者情報を抽出することを目標とした.
本研究は,本年度が最終年度であり,情報抽出システムをウェブにて公開した(http://luululu.com/mednlp/).作成したコーパスに関しても一部を同ページで公開し,技術波及に務めた.
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