【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．
