ひとことで言うと
日本語画像診断レポートから、がんを疑う所見を自動抽出する多施設NLPを検証した研究です。
なぜこの研究をしたのか
大量の読影レポートから要対応所見を人手で追うのは難しく、見落とし防止の仕組みが求められていました。
どう調べたか
複数施設の日本語レポートを用い、がん疑い表現を自然言語処理で検出するモデルを評価しました。
何がわかったか
多施設データでも高い識別性能が示され、重要所見の拾い上げ支援に使える可能性が示されました。
なぜ大事なのか
要精査患者の見逃し低減や、精密検査への接続改善に役立つ可能性があります。
次に目指すこと
診療科横断での実装評価や、通知設計を含めた運用検証が次の課題です。