診断支援の判断根拠に応用可能な医学知識データベース自動構築システムの開発

开发可作为诊断支持基础的自动医学知识数据库构建系统

• 批准号: 22K12263
• 负责人: 和田 聖哉
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12263/
• 关键词: 医学知識データベース; 自然言語処理; 診断支援

本研究は、医学知識データベースを自動的に作成する技術の開発を目指しています。このデータベースは、医学文献と関連する情報がリンクされており、自然言語処理技術を利用して簡単にアクセスできます。このデータベースが整備されれば、信頼性の高い診断支援システムを開発することが容易になり、多くの人々が利用できるようになることが期待されます。研究の目的は、医学文献を自動的に解析し、病気の名前や症状などの情報を抽出してデータベースに登録するシステムを構築することです。この目的を達成するために、まず、医学文献から病気の名前と関連する症状を抽出するモデルの技術選定が行われました。このモデルの作成には、大量の教師データが必要ですが、ChatGPTを利用することで、効率的に教師データを作成する可能性が見つかりました。次に、このモデルを用いて、小規模な実験を行いました。医学文献から病気の名前と症状を抽出し、データベースの構築プロセスを検証しました。この過程で、モデルの精度を向上させるために、何度も調整が行われました。現在までの研究成果をもとに、今後はさらに大規模な医学知識データベースの構築に取り組む予定です。これにより、医療現場での診断支援がより効率的かつ正確に行われるようになり、多くの人々に恩恵をもたらすことが期待されます。この研究は、医療業界における情報技術の活用を推進し、診断プロセスの質を向上させるための重要なステップとなることを目指しています。

这项研究旨在开发自动创建医学知识数据库的技术。该数据库链接医学文献和相关信息，并使用自然语言处理技术可以轻松访问。一旦该数据库到位，希望开发可靠的诊断支持系统并将为许多人提供。该研究的目的是建立一个自动分析医学文献，提取疾病名称和症状的信息，并将其记录在数据库中。为了实现这一目标，首先是为了从医学文献中提取疾病名称和相关症状的模型进行技术选择。创建此模型需要大量的教师数据，但是使用Chatgpt，我们发现有效创建教师数据的可能性。然后，我们使用此模型进行了小规模的实验。我们从医学文献中提取了疾病的名称和症状，并检查了数据库构建过程。在此过程中，进行了许多调整以提高模型的准确性。根据到目前为止的研究结果，我们计划将来致力于建立甚至更大的医学知识数据库。这将使医疗环境中的诊断支持更加高效，准确，并有望使许多人受益。这项研究旨在成为促进医疗保健行业信息技术使用并提高诊断过程质量的重要一步。

项目成果

診断支援の判断根拠に応用可能な医学知識自動蓄積システムの構築

构建可作为诊断支持决策依据的自动医学知识积累系统

• 发表时间: 2022
• 作者: Sugano Aki;Takaoka Yutaka;Kataguchi Haruyuki;Ohta Mika;Kimura Shigemi;Araki Masatake;Morinaga Yoshitomo;Yamamoto Yoshihiro;Kiyoko F. Aoki-Kinoshita;高橋央宜;和田 聖哉
• 通讯作者: 和田 聖哉