| 研究実績の概要 |
本年度は、1) これまでに構築したHL7v2.5メッセージをRDFとしたデータベースのより精密な検証と、2) 自然言語で記載されるレポート類をデータソースとしたRDFデータベースの構築を行い、これらを統合したSPARQLクエリによる検索方法を検討した。
1) HL7v2.5メッセージをRDFとしたデータベースの精密な検証：一般に公開され利用可能な5種類の医薬品データベース（ATC, USP, SIDER, KEGG, MEDIS DRUG）をRDF化し対応する概念を相互に関連付けてLinked Dataとするとともに、この医薬品データベースを利用してRDF化したHL7v2.5メッセージを検索する方法を開発した。有害事象の検出を例としたSPARQLクエリを記述し、医薬品データベースを使用した場合としない場合とでのクエリ結果と実行時間の比較を行った。
2) レポート類をデータソースとしたRDFデータベースの構築：主に自然言語で記載される病理レポートと内視鏡レポートをソースとして付随する対象臓器や部位などの情報をメタデータとし、レポート本文をテキストデータとして格納するRDFデータベースを構築し、メタデータとテキスト中のキーワードを検索対象とするSPARQLクエリにより症例を抽出する方法を検討した。この方法により臨床試験の適格基準を表現するためにはより詳細にメタデータを付与する必要があることがわかった。
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