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公開：2024-08-10

ユカリアと熊本大学が電子カルテデータを活用した心不全発症予測モデルの共同研究を開始、自然言語処理技術で精度向上を目指す

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• ユカリアと熊本大学が電子カルテデータ共同研究開始
• 自然言語処理で電子カルテテキストを構造化
• 心不全発症予測モデルの精度向上を目指す

ユカリアと熊本大学の電子カルテデータ共同研究

株式会社ユカリアと国立大学法人熊本大学は、2024年8月に「自然言語処理による電子カルテ記載の構造化に基づいた疾患予測モデルの検討」についての共同研究契約を締結した。この研究では、熊本大学病院の電子カルテデータのテキストデータを自然言語処理技術で構造化し、心不全発症予測モデルの精度向上を目指している。^[1]

従来の心不全等の循環器疾患における発症予測モデル研究では、電子カルテの構造化データを機械学習で解析していたが、医師の所見記録や看護記録などのテキストデータは構造化されておらず解析が困難だった。本研究では、ユカリアのデータ分析技術を用いて、これらのテキストデータから心不全発症に関わる因子を抽出し、NERモデルを使用して構造化データへ変換する。

熊本大学病院は県内唯一の特定機能病院として地域医療の最後の砦の役割を担っており、医療ビッグデータを活用した臨床研究の支援と実践に積極的に取り組んでいる。一方、ユカリアは100万件以上の電子カルテデータリポジトリである「ユカリアデータレイク」を保有し、定量的データだけでなく定性的なテキストデータの分析にも実績がある。

電子カルテデータ共同研究の概要

自然言語処理について

自然言語処理とは、人間が日常的に使用する言語をコンピュータに処理・理解させる技術のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• テキストデータから有用な情報を抽出・分析する能力
• 機械学習や深層学習技術との組み合わせによる高度な言語理解
• 医療分野での診療記録の構造化や疾病予測への応用可能性

自然言語処理技術は、大量のテキストデータから意味のある情報を効率的に抽出し、構造化することができる。医療分野では、電子カルテに記載された医師の所見や看護記録などの非構造化データを解析可能な形式に変換することで、従来は活用されていなかった情報を疾病予測や治療方針の決定に役立てることが可能になる。

電子カルテデータ共同研究に関する考察

ユカリアと熊本大学の共同研究は、電子カルテのテキストデータを活用した心不全発症予測モデルの精度向上を目指しているが、今後はプライバシー保護と個人情報の取り扱いに関する課題が浮上する可能性がある。医療データの匿名化や暗号化技術の更なる発展が必要となるだろう。また、医療機関間でのデータ共有や標準化の問題も解決すべき課題となるかもしれない。

今後追加してほしい新機能としては、リアルタイムでの予測モデル更新機能や、複数の疾患を同時に予測できるマルチタスクモデルの開発が挙げられる。さらに、予測結果の解釈可能性を高める機能や、医療従事者向けの直感的なインターフェースの開発も期待されるところだ。これらの機能追加により、より実用的で信頼性の高い予測システムの構築が可能になるだろう。

今後に期待したいこととしては、この研究成果が他の医療機関や研究機関にも広く共有され、医療分野全体でのAI活用が促進されることだ。また、心不全以外の疾患予測への応用や、予防医療への展開も期待される。さらに、この研究を通じて得られた知見が、医療政策や健康保険制度の改善にも活かされることを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「ユカリア、熊本大学 電子カルテデータを用いた共同研究開始電子カルテのテキストデータを構造化し、高精度な心不全発症予測モデルを構築 | 株式会社ユカリアのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000122.000022624.html, (参照 24-08-10).

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