多施設電子カルテデータベースを用いた肺がん患者における薬物治療効果の評価：非構造化データの自然言語処理

DOI
  • 荒木 賢二
    宮崎大学医学部附属病院 患者支援センター
  • 松元 信弘
    宮崎大学医学部内科学講座 呼吸器・膠原病・感染症・脳神経内科学分野
  • 東郷 香苗
    ファイザー株式会社 ヘルスアンドバリュー統括部
  • 米本 直裕
    ファイザー株式会社 ヘルスアンドバリュー統括部
  • 大木 恵美子
    ファイザー株式会社 オンコロジー部門 メディカル・アフェアーズ部
  • 徐 凌華
    ファイザー株式会社 ヘルスアンドバリュー統括部
  • 長谷川 義行
    株式会社NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部
  • 井上 裕文
    株式会社NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部
  • 竹本 涼太
    株式会社NTTデータ 製造ITイノベーション事業本部
  • 宮崎 泰可
    宮崎大学医学部内科学講座 呼吸器・膠原病・感染症・脳神経内科学分野

書誌事項

タイトル別名
  • Evaluating Treatment Response in Patients with Lung Cancer using Electronic Health Records of Multiple Hospitals by Natural Language Processing of Unstructured Data

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説明

<p>　多施設の電子カルテなどの電子健康記録（EHR）データベースを用いて，肺がん患者の薬物治療効果を非構造化データより自然言語処理で抽出する方法を検討した．具体的には，宮崎大学の電子カルテデータベースならびにライフデータイニシアティブのEHRデータベースを用いて，薬物治療を受けた肺がん患者を対象とした後ろ向き研究を行った．まず，宮崎大学のデータにおいて，評価者が抽出した薬物治療効果（奏効，安定，進行）の判定に関わる文章から自然言語処理によりキーワードを特定した．臨床上重要なキーワードは，奏効では「縮小」，「効果」，「著変」，「改善」などで，「縮小」は感度，特異度ともに高かった．これらのキーワードはEHRデータベースで体系的に評価した場合でも認められた．この結果から，多施設の大規模EHRカルテデータベースの非構造化データを用いて，肺がん患者の薬物治療効果を抽出できる可能性が示された．</p>

収録刊行物

  • 医療情報学

    医療情報学 43 (4), 137-147, 2023-10-11

    一般社団法人 日本医療情報学会

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