自然言語処理を用いた身体的・精神的・社会的・スピリチュアルな苦痛の評価
【研究キーワード】
緩和ケア / 全人的苦痛 / 自然言語処理 / 機械学習 / 人工知能 / 評価
【研究成果の概要】
がん患者は痛みなどの身体的苦痛、不安や抑うつなどの精神的苦痛、仕事や家庭の問題などの社会的苦痛、生きる意味や死の恐怖などのスピリチュアルな苦痛といった相互に関連する苦痛を抱えている我々はすでに自然言語処理を用いて電子カルテデータから身体的苦痛の有無の評価には施行していたが、身体的苦痛や精神的苦痛の強さの評価、社会的・スピリチュアルな苦痛の有無の評価は未解決であった。
そこで、本研究では自然言語処理を用いて電子カルテデータからがん患者の身体的・精神的・社会的・スピリチュアルな苦痛の強さをリアルタイムに評価するシステムの開発に挑戦している。本年度は、自然言語処理を用いて電子カルテデータからがん患者の身体的・精神的・社会的・スピリチュアルな苦痛の有無を評価するシステムの開発を行った。
データは2018年~2020年の東北大学病院入院・外来のがん患者の診療記録であり、前処理を行ったのちに、プログラミング言語Python、Googleで開発され自然言語領域における性能の高さが注目されているBERTなどを用いた自然言語処理および機械学習により分析した。
結果として、がん患者の身体的・精神的苦痛の強さを評価すること、社会的・スピリチュアルな苦痛の有無を判定するシステムの開発に成功した。海外の先行研究では、身体症状の抽出のみにとどまっており、同じデータを用いて社会的苦痛やスピリチュアルな苦痛に拡大することは、世界でも初めての成果と考えられる。次年度は社会的・スピリチュアルな苦痛の強さの評価と身体的・精神的苦痛のデータを含めた経時データ分析、これらをリアルタイムに評価するシステムの開発に挑戦する予定である。
【研究代表者】