博 士 （ 医 学 ） 西 本 尚 樹
学位論文題名Developing and evaluating an algorithm for the medical
concept retrieval in secondary use of radiology knowledge（医学概念を抽出する基盤技術の開発と評価に関する情報学的研究
一放射線医学知識の二次利用を目指して―）学位論文内容の要旨【Background and ob
jectives】 1
990
年代から病院情報システムが普及するにっれて、日々様々な形式のデータが保存されるようになった。データによっては、医師によって記述された 所見などが自由記述の形式で保存されている。CT
レポートや退院時サマリーといった文書は、それ自体が医学概念や専門家の判断を含む豊富な知識資源であり、電子化の歴史も長い。コンピュータによって、これら自由記述で保存された情報を扱うことができれば、診断支援や疾患と習慣の疫学的な調査、医学用語の関係を可視化することによる教育への応用など種々の利点が挙げられる。
しかしながら、自由記述のデータはその量も膨大であり、いまだ解析が困難である。その原因は、(
1)用語・語彙の問題、(2)
解析ツールの未発達、(3)
文法など言語特有の問題に分けられる。(1)については、知識の再利用を促進する活動のひとっとして語彙の標準化が挙げられる 。米国国立衛生研究所は、統合医学用語システム(
UML
S)と呼ばれる複数の用語集をまとめ、相互に関連づけた用語システムを開発した。(2)と(3)については、臨床医学文書から医学用語を適切に抽出するための専用ツールの開発が望まれている。本研究では、医学用語 の意 味 を 抽出 す る 専 用ツール が存在し なぃと いう問題 を解決 すること に着目 した。
本研究の主要な目的は、読影レポートから医学概念を適切に抽出するために、読影レポートに特化した手法論を構築することである。この目的を達成するために、本学位論文では5項目の実証実験について記述した。
2
章：用語の意味を扱うオントロジーと呼ぱれる学問領域のうち、放射線医学領域に関連する文献調査を行い、含まれる概念を定量的に評価した。医学生物学の概念が多い(36.
9％）ことが明らかになった。
3章： 汎 用 自然 言 語 処 理ツ ー ル とUMLSを 用 い てCTレポ ートの 意味分布 を可視 化した。
解 剖 名 (40.6％ ） 、 疾 患 名 (20.7％ ） に 関 す る 概 念 が 多い こ と が明 ら か にな っ た 。
4章 ：CT
レポ ートに特 化した 用語分割のアルゴリズムを開発した。従来法よりも高い精度(81.
0％）で医学用語の分割が可能であった。
5章：用語分割誤りの修正アルゴリズムを構築した。ルールベースの手法により、医学用語分割の精度向上(
90.7％）が可能であった。
6章： 意 味 情報 を 付 与 され た CT
レ ポ ー トコ ー パ ス（ 文書デ ータ） を作成し た。UMLSによる意味分布と比較し、ー貫性のある結果が得られた。
この抄録では、4章と6章について記述する。
【4章】
Materials and Methods]2005年7月 に 北海 道大学 病院で作 成された C
Tレポー ト2，000
件 か ら 100件 を ラ ン ダ ム に 抽 出 し て 、 ア ル ゴ リ ズ ム の 開 発 を 行 っ た 。
― 450―

従来法は、医学用語の分割に単語の出現確率を用いた手法であり、隠れマルコフモデルと呼ばれる。隠れマルコフモデルは単語に基づく分割であるため、用語集にない「未知語」が文に発生していると適切に区切ることができない。隠れマルコフモデルでこの問題に対応するには、辞書の語彙数を膨大にした状態で維持しなければならず、そのメンテナンスは現実的ではないという問題点が挙げられる。
そこで、文字列の可逆圧縮アルゴリズムであるPPM(PredictionbyPartialMatching)と呼ば れる手 法に注目 した。 提案する P
PMは単 語では なく、1文字ずつの接続確率に適用可能であるため、医学用語を分割するためにあらかじめ用語集を用意する必要がない。現在まで に 文 字 列 圧 縮 ア ル ゴ リ ズ ム で あ る PPMを 医 学 用 語 の 分 割 に 適 用 し た 例 は な い 。
文字 の接続 確率のみ を用い たP
PMと、既存の単語に基づく手法によって医学用語分割の性能を比較した。評価指標は、適合率と再現率を用いた。正解となる規準データは、ニ名の放射線科医によって手動で単語分割を行った結果を採用した。
[Resultsanddiscussion]
総文字数26，036
字から646種類の語彙が得られた。適合率は、既存の単語に基づく手法が51.
8％であったのに対してPPMは81.
0％であった（pく0.
05)。再現率は、それぞれ67.0％、77.
6％であった（pく0.
05)。
適合 率と再 現率の向 上によって、経験のある放射線科医による用語分割とPPMによる用語分割が近いことが明らかになった。用語分割の精度や用語集のメンテナンスの有無は、後の意味処理に影響を及ぼす。新聞などの一般的と考えられる文書の解析精度が95％以上を達成していることから、さらなる精度の向上にはルールベースによる処理との組み合わせなどが考えられる。
LConclusionl CT
レポートの解析には、単語に基づくアルゴリズムよりも文字に基づく解析アルゴ リズム P
PM*の方が有 効であ る。しか し、PPM*の結果は、汎用的なツールで新聞などの文書を解析した精度には及ばなかったため、今後精度向上に向けた工夫が必要である【6章】[Materials and Methods]同じCT
レ ポート2，000件から 40件をラ ンダムに 抽出し、 意味情報 として、 北米放 射線学会 が公開 している 放射線医 学分野 の標準用語集RadLexを用いた。 尚、RadLexは階層構造を持ち、上位の語彙がより抽象的な用語を表している。意味情報を付与する処理を支援するツールを開発すると共に、CTレポートに意味情報を付与した。
付 与 され た 意 味情 報 か らCTレ ポート 中の意味 分布をカ ウント し、先行 研究よ りU
ML
Sの意味情報を付与した結果と比較した。
LResults and discussionl RadLexの 上 位 語 彙 と し て 1， 129語 が 得 ら れ た 。 頻 度 の 高 い 語 彙から順に、

anatomicentit
y (44.
8％）、

characteristic (24.9％）が得られた。
observatio
n には疾患 名、

imagi
ng observ
ation (26.
6％）、

imagi
ng observ
ationanatomicentity には portalve
in や liv
er が、

imaging ob
servation charac
ter
isti
cimag
ingには方 向や放射線透過性に関する用語が含まれて いた。
解 剖 名 と 疾 患 名 に つ い て 高 頻 度 で あ る こ と か ら 、 UMLSと RadLexで 一 貫 性 の あ る 結 果が 得 ら れ た と 考 え ら れ る 。 UMLSが 英 語 で 27万 語 以 上 を 、 RadLexは 12， 515語 を 収 録 して い る が 、 RadLexが 放 射 線 医 学 領 域 に 特 化 し て 韜 り 、 CTレ ポ ー ト の 用 語 を 抽 出 す る 上 で
適 切 な 用 語 集 で あ る こ と が 明 ら か に な っ た 。 6章 で は 、 人 手 に よ り 意 味 情 報 を 付 与 し た 。 構築 し た CTレ ポ ー ト コ ー パ ス は 、 読 影 レ ポ ー ト か ら 医 学 概 念 を 自 動 抽 出 す る 際 に 、 ツ ー ル の評価指標となる 。

[Conclusionl CT
レ ポートの 用語を抽 出する 上でRadLexが 適切な用 語集で あること が明 ら か にな っ た【Conclusion】 本研究により、読影レポートから医学概念を適切に抽出するために、読影レポートに特化した手法論を構築することが可能であった。本技術で大量のテキストを自― 451−

動 処理 する こと によ り、 以 下の 例を 持っ て医 学に 貢献 でき ると 考えられる 。
(1)疾 病 統 計 な ど 、 自 由 記 述 の 文 章 か ら 計 数 可 能 な デ ー タ を 抽 出 す る(2)喫煙習慣の調査など、ある疾患に付随する症状・習慣のretrospectivesurvey(3) RECIST規 準 に 基 づ く 効 果 判 定 の 計 算 な ど 、 ル ー チ ン ワ ー ク の 軽 減

一 452ー学位論文審査の要旨
主査
副査
副査
副査

教授
教授
教授
教授

岸 玲子
福田 諭
自 土博樹
寺 沢浩一

副 査

教 授

玉 木 長 良学位論文題名Developi
ng a
ndeva
lua
tin
ga
na
lgo
rith
mf
ortheme
dic
alc
onc
eptre
trie
valinsecondaryu
seo
fr
ad
iolog
ykn
ow
ledge
（医学概念を抽出する基盤技術の開発と評価に関する情報学的研究
一放射 線医学知 識の二 次利用を 目指して −）本研究の目的は、読影レポートから情報を抽出し2次利用を促進するための基盤技術を開発するものである。具体的には、CTレポートから医学用語を抽出するための特化したアルゴリズムを開発することである。本研究の成果は、診断支援、疫学調査の事前情報の提供や予防情報の提供などに応用可能である。
医学用語の適切な分割位置を求めるため、文字と文字の遷移確率からCTレポートの医学用語を分割する手法を提案した。提案する手法は、医学用語の分割に用語集を使用しない。
文字列圧縮アルゴリズムを医学用語の分割に用いた研究は過去になく、自由記述の臨床医学
文 書を定 量的に解 析するための新しいアプローチである。2005
年7月に北海道大学病院で作 成され たC
T読影レ ポート 2，000件から 100
件 をランダ ムに抽 出して、 アルゴリズムの開発を行った。申請者は文字列の可逆圧縮アルゴリズムであるPPM
くPredictionbyPartialMatching)と呼 ばれる 手法に注 目した。 得られ た文字問の遷移確率のみを用いてP
PMと既存の隠れマルコフモデルによる医学用語分割の性能を比較した。
評価指標は、適合率(precision)と再現率(recalDを用いた。正解となる規準データは、ニ名の放射線科医によって手動で単語分割を行った結果を採用した。結果として、適合率は従来 法が51.8％ であった のに対してP
PMは81.
0％であった。再現率は、従来法が67.0％であったのに対してP
PMは77．6％であり、10％以上の向上が見られた。これらの結果より、読影 レ ポ ー ト か ら 知 識 抽 出 を 行 う た め の 基 盤 技術 の 開 発及 び 精 度を 明 ら かに し た 。
質疑応答では、白土教授から開発したアルゴリズムにっいて、着想の経緯に対する質問があった。スライドに研究の全体像を示し、本論文の第3章で研究の開始時に意味解析を行つたことを回答した。第3章で、既存ツールの組み合わせによる意味解析には精度向上の限界があり、CT
レポートに特化した全く新しいアルゴリズムの必要性が明らかになったことを説明した。また、白土教授から用語分割の問題をどのように定式化したのか、臨床応用の可能 性につ いて質問 があった。申請者はスライドにPPMとぃう手法のアルゴリズムを示し、一文字に対して、一つ前の文字との問に医学用語の区切りが入るか入らなぃかの2っの状態の遷移であると説明した。用語の区切り方の候補は何通りも出ることを示した後、最適な候― 453ー

補を 尤度によ って決定 してい ることを 述べた 。申請者 は、臨 床応用について研修医が20月間に記述した読影レポートを解析する例を述べ、臨床教育に応用可能であることを述べた。
福田 教授から は、CTレポートの部位に偏りはなかったかについて質問を受けた。申請者はCT
レ ポートの 部位による分類数を提示し、本研究の課題であることを説明した。また、
福田 教授より 診療科に よる記 述の差異 を吸収できるのか、疾患名やTNM分類を一義的に自動認 識するこ とは可能 かとい う質問が あった。申請者は、PPMを実装したツールの設計につcヽて解 説し、参照する文字の遷移確率データを変更すれば、核と栓るP
PMの部分を変更することなく複数科の記録に対応することが可能であることを説明した。また、カルテの記載内 容の一部 であるTNM
分類 について は、データ量が蓄積して頻度データを更新することで適用であることを説明した。
寺沢教授からは、英語と日本語による言語解析の困難さに違いはあるのかという質問があった。言語学の学会で議論されている見解を引用し、言語による困難性の違いは解析するフエ ーズ （ 用 語解 析 、係 り 受 け解 析 、意 味解析） の違いで あること を説明し た。
岸教授は、公衆衛生学の視点から、疫学的な調査とはどのようたことを指すのか、予防情報とはどういった情報を抽出するのかという質問があった。申請者は、本研究が疫学調査のデータになるわけではなく、疫学調査を行うために疾患と症状、疾患と習慣の相関を可視化することに役立っことを説明した。申請者は追加のスライドを用いて米国で行われている大規模 な先行研 究であるi2b2challengeを紹介し、習慣の例として喫煙の状態が自由記述文書から抽出される先行研究を示した。
いずれの質問に対しても、臨床応用について具体例を提示し、学位論文を引用して適切に回答を行った。
この論文は、MethodsofInformationinMedicineで高く評価され、臨床医学文書の自動解析への発展が期待される。審査員一同は、これらの成果を高く評価し、大学院博士課程における研鑽や取得単位なども併せ申請者が博士（医学）の学位を受けるのに充分な資格を有するものと判定した。（1，949字）― 454―