|
リスク・ベネフィットバランスの判断が難しい医薬品の比率は今後もますます高くなっていく．その一方で，患者からの情報提供の要望も高まっている．この現状を踏まえれば，患者向け医療情報提供文書作成指針策定は喫緊の課題と言えよう．我々のこれまでの医療情報提供文書作成作業の成果を振り返ること無しに指針が策定できるわけがない．そのためには，これまで集積された膨大な量の医薬品情報提供文書を解析する研究は欠かせない．今回我々が検証した自然言語処理 (NLP)であるKachakoは，そのための基礎データを提供する有力なツールがであることを我々は立証した．
|
