ひとことで言うと
画像診断レポートから重要な医学用語を深層学習で取り出す基盤を作った研究です。
なぜこの研究をしたのか
レポートは自由記載のため、そのままでは検索や集計、研究利用がしにくいことが課題でした。
どう調べたか
日本語の画像診断レポートを対象に、深層学習モデルで所見や部位などの用語抽出を行いました。
何がわかったか
手作業ルールに頼りすぎず、臨床用語を一定の精度で抽出できることが示されました。
なぜ大事なのか
レポートの構造化が進むと、研究、症例抽出、見落とし対策に役立ちます。
次に目指すこと
施設差や表現の違いに強いモデルにし、実装先の拡大を目指す段階です。