2023 Fiscal Year Annual Research Report

Medical Language Processing Platform for Clinical Use of Patient Texts

Research Project

Project/Area Number	21H03543
Research Institution	Nara Institute of Science and Technology
Principal Investigator	荒牧英治奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (70401073)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	工藤紀子奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 博士研究員 (30751151) 高田正泰京都大学, 医学研究科, 准教授 (50452363) 川口展子京都大学, 医学研究科, 特定助教 (60771540) 山敷宣代関西医科大学, 医学部, 講師 (90420215)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Keywords	医療言語処理 / 医療情報 / 自然言語処理
Outline of Annual Research Achievements	本研究は，患者と医師を繋ぐ自然言語処理基盤を構築している．現在，医用画像AIやゲノム診断AIなど医療AIの活用に注目が集まっているが，市中病院の診療ブースなどの日常の臨床現場にて医療AIが用いられることはなく，十分な普及には至っていない．この遅れの原因は，時として非文法的かつ断片化した患者の言葉の処理（申請者らは医療言語処理と呼んでいる）の研究が十分に進んでいないためだと考えられる．そこで，本研究では，肝疾患患者の禁酒指導といった具体的な課題で，患者テキストの表記ゆれ吸収や事実性判定を実現する医療言語処理基盤を構築し，臨床に貢献できる，つまり，診療ブースで利用できるアプリケーションを構築している．最終年度である本年度は，患者情報を要約して医療者へ繋ぐことができる自然言語処理を構築し，病院内サーバに設置した．そこで医療者の負担を増やさずに医療の質を向上させることができるかを実証する実験を行った．実験の結果，参加者は少ないものの一部の患者には実際にアプリを用いたことと関連する改善が認められ，アプリ使用による診療の一定の効果が示唆された．この結果は，論文発表（JMF）によって公表を行った．ただし，実験参加者数が少ない点，医師側の負担が大きい点など課題も多く，臨床現場にAIを導入するにはさらなる工夫が必要な現実も明らかになった．今後，より一層研究を発展させたい．最後に，開発したアプリケーション「症状アプリ」として，誰でも利用可能なようAppstoreにて公開を行なった．来年度以降の次の研究にも用いる予定である．
Research Progress Status	令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	令和5年度が最終年度であるため、記入しない。