2018 年 2018 巻 AIMED-006 号 p. 01-
【目的】本研究では,医師の臨床データベースの構築作業の負担軽減のために,カルテテキストを臨床データベース化する自動要約システムの開発を行う. 【材料・手法】循環器分野を対象に,循環医が臨床データベースを構築する際に頻用される11項目 (性別,年齢,体重,身長,HbA1c,CRP,血圧,薬剤の使用歴,糖尿病の有無,喫煙の有無,飲酒の有無)に関して,ルールベースと機械学習を組み合わせることにより,自動で抽出を行う. 【結果・考察】機械学習による自動抽出では,高い精度で情報を抽出することができる可能性が示唆された.