Data structuring of electronic medical records and development of artificial intelligence-based model for disease diagnostic support using a novel natural language processing technology

使用新型自然语言处理技术构建电子病历的数据结构以及基于人工智能的疾病诊断支持模型的开发

• 批准号: 20K18874
• 负责人: 野口 怜
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Gunma University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K18874/
• 关键词: 電子カルテデータ; 自然言語処理; 非構造化データ; テキストデータ構造化; 診断支援AI; 疾患判別モデル; 症例マトリクス; 類似症例予測AI

本研究は、電子カルテのテキストデータを活用し、診療録の記述に基づいて疾患名の診断支援を行うAI構築を目指すものである。2020年度に確立した「症例マトリクス」の構築手法に基づいて、2021年度は、この症例マトリクスを学習データとした機械学習モデルの構築に注力した。具体的には、疾患判別および、類似症例予測の機械学習モデル構築を試み、いずれも一定の精度を持つモデルが得られ、本研究のアプローチの有用性が示された。一方で、この症例マトリクスは、出現する単語種類の豊富さから、超高次元の構造になりやすく、多くの非本質的なノイズ単語を含む点が課題であった。 そこで、2022年度は、スパース推定により症例マトリクスから疾患特異的な特徴語を選択することで、モデルの精度は保ちながら、100分の1程度にまで次元を圧縮することができた。

This study aims to provide information on the use of electronic information, diagnosis and treatment records, and diagnosis support for disease names. In 2020, we established the foundation for the construction of the "case study", and in 2021, we focused on the construction of the "case study". The utility of this study is demonstrated by the detailed analysis, disease discrimination, mechanical learning, cluster construction, and accuracy of cluster analysis. One side, this kind of symptom, appears in the language category rich, super high dimensional structure, many non-essential words, including the topic. In 2022, the accuracy of the diagnosis and diagnosis of the disease was reduced to 100 minutes and 1 degree.

项目成果

e-Path 3層構造とFHIRを擁する医療ロジックの共通化モデルに適したIn-Process Clinical Intelligence(IPCI)の設計と実装

设计和实现适用于具有 e-Path 3 层结构和 FHIR 的医学逻辑通用模型的进程内临床智能 (IPCI)

• 发表时间: 2021
• 期刊: 医療情報学
• 作者: 鳥飼 幸太;野口 怜;松山 龍之介;白戸 悠貴;齋藤 勇一郎
• 通讯作者: 齋藤 勇一郎

電子カルテデータを構造化した症例マトリクスによる疾患判別モデルの構築と表記揺れ集約の効果

使用由电子病历数据构建的病例矩阵构建疾病辨别模型以及聚合符号变化的影响

• 发表时间: 2020
• 作者: 野口 怜 ; 鳥飼 幸太 ; 齋藤 勇一郎
• 通讯作者: 齋藤 勇一郎

電子カルテテキストから構築した症例マトリクスによる協調フィルタリングベースの類似症例予測

使用由电子病历文本构建的病例矩阵基于协同过滤来预测类似病例

• 发表时间: 2022
• 期刊: 医療情報学
• 作者: 野口 怜; 鳥飼 幸太; 齋藤 勇一郎
• 通讯作者: 齋藤 勇一郎

電子カルテデータ構造化による症例マトリクスと疾患判別モデルの臨床導入意義

基于电子病历数据结构化的病例矩阵及疾病判别模型的临床实施意义

• 发表时间: 2020
• 期刊: 月刊新医療
• 作者: 野口 怜 ; 鳥飼 幸太 ; 齋藤 勇一郎
• 通讯作者: 齋藤 勇一郎

診療記録の一次利用に向けたテキスト前処理フレームワークおよび症例マトリクスの提案と評価

针对医疗记录主要用途的文本预处理框架和案例矩阵的建议和评估

• 发表时间: 2020
• 作者: 野口 怜 ; 鳥飼 幸太 ; 齋藤 勇一郎
• 通讯作者: 齋藤 勇一郎