「てんかん」の情報を整理しよう(AI×医療)【論文】

   

てんかんは難しい

てんかんは発作を繰り返す脳の慢性疾患であり、重大な合併症を伴うこともある。近年の研究により、てんかんの原因・治療法・併存疾患の理解は進歩しているが、未だ不確実な部分も多い。この不確実性を解消するために、日常的に収集されたデータを用いた研究が活発となっている。

日常的に収集されたデータとしては、プライマリー・ケアの医療記録や退院サマリー等が挙げられる。しかし、これらにはてんかんの詳細情報が含まれていないという欠点がある。一方で、詳細が記載されている患者へのクリニックレターは構造化されていないため自動的に情報を抽出することが難しい。

イギリスにあるスウォンジー大学のBeata Fonferko-Shadrachらは、てんかんの詳細情報が書かれた構造化されていないデータから自動的に情報を抽出するために、自然言語処理を活用したアプリケーション『ExECT』を開発した。

結果、てんかんの臨床情報を正確に抽出できたのだろうか?続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間:Beata Fonferko-Shadrachについて
イギリスのスウォンジー大学で臨床データベースオフィサーを務める。研究テーマは、自然言語処理を利用したデータセットの開発など。

自然言語処理を用いたデータの抽出

Beata Fonferko-Shadrachらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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