【研究分野】病院・医療管理学

【研究領域課題番号】15K08845 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

自然文章解析 / 機械学習 / オントロジー / ターミノロジー / 意味分散表現 / 自然言語処理 / UMLS / Semantic Web

【研究成果の概要】

医療記録から潜在的な有害事象を発見するには、有害事象につながる原因・症状から推察できる能力を獲得する必要がある。有害事象を定義する文章から計算される概念ベクトルに似た概念ベクトルを持つ文章が有害事象を示唆しているという仮説を検証するための手法の開発を試みた。医学用語の品質のよい意味分散表現を獲得するために電子カルテの記載内容を構文解析し、意味分散表現を抽出した。周辺概念をまとめて捕捉できるように概念間関係を定義しているUMLSと医学用語間のマッピングをするために、意味分散表現ベクトルのクラスタリングによるマッピング候補の抽出手法を開発した。

【研究の社会的意義】

医療記録から潜在的な事象を読み取る能力を獲得することは人工知能が医師の判断能力に近づくために必要なプロセスである。良質な意味分散表現は医療記録の分析から得られること、周辺概念からの推察を実現するためにオントロジーとの連携が重要であること、質の良い意味分散表現の獲得にむけて、表記揺れの収束や異常値の検出等の追加的な処理を加えることの必要性の知見を本研究は示した。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【配分額】4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)