MedNLPDoc

The 3rd Round of MedNLP Task

Aramaki E1,2, Kano Y2,3, Ohkuma T4, Morita M5
1Kyoto Univ, 2JST PRESTO, 3Shizuoka Univ, 4Fuji Xerox, 5Univ of Tokyo

2015-02-26 @ NTCIR-12 Kick-off MTG

Background & Goal
• Background– Medical records could potentiallybe rich information resource– BUT: Medical NLP in Japan is not so powerfulwhen compared to oversea countries• Goal of MedNLP Task

– To improve language processing techniquesin medicine (in Japanese)– To build community who are interested inthis field
http://www.bs757.com/wp-content/uploads/2012/03/patient-chart.jpg

StrategyIN

Medical Documents“ACTOS was prescribed at St Luke’s Hospital, and his leg was swollen.”▼De-identification“ACTOS was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was swollen.”▼NER (Named Entity Recognition)“ACTOS was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was swollen.”▼Process Documents

Normalization“Pioglitazone was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was edema.”▼Data Mining“Ψ(Θ)_(Θ)Ψ > ＆＃☭〄；＄※♂☞？”▼

OUT

Better Clinical Solutions

Strategy
Medical Documents

IN“ACTOS was prescribed at St Luke’s Hospital, and his leg was swollen.”▼NTCIR-

10

De-identification“ACTOS was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was swollen.”▼NER (Named Entity Recognition)
NTCIR-

11“ACTOS was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was swollen.”▼Normalization“Pioglitazone was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was edema.”

NTCIR-12▼

Decision Support“Ψ(Θ)_(Θ)Ψ > ＆＃☭〄；＄※♂☞？”▼

OUT

Better Clinical Solutions

StrategyMedical Documents

IN“ACTOS was prescribed at St Luke’s Hospital, and his leg was swollen.”▼NTCIR-

10

De-identification“ACTOS was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was swollen.”▼NER (Named Entity Recognition)
NTCIR-

11“ACTOS was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was swollen.”▼Normalization“Pioglitazone was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was edema.”

NTCIR-12▼

Decision Support“Ψ(Θ)_(Θ)Ψ > ＆＃☭〄；＄※♂☞？”▼

OUT

Better Clinical Solutions

Strategy
Medical Documents

IN“ACTOS was prescribed at St Luke’s Hospital, and his leg was swollen.”▼NTCIR-

10

De-identification“ACTOS was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was swollen.”▼NER (Named Entity Recognition)
NTCIR-

11“ACTOS was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was swollen.”▼Normalization“Pioglitazone was prescribed at ■■■ Hospital, and his leg was edema.”

NTCIR-

12▼

Decision Support“Ψ(Θ)_(Θ)Ψ > ＆＃☭〄；＄※♂☞？”▼

OUT

Better Clinical Solutions

Example
Input Medical Document (in Japanese)

2022年10月3日に心窩部痛を自覚し，近藤医院を受診。
精査のために行った上部消化管内視鏡検査で胃体部大弯に潰瘍性病変を認め，同部位を生検した。病理
組織診断によって腺癌を認め，胃癌の診断で精査加療目的に12月1日当科入院。

NTCIR-10 MedNLP-1
Task 1: De-identification task
Task 2: Extracting complaint & diagnosis taskにを自覚し，を受診。

精査のために行った上部消化管内視鏡検査で胃体部大弯に潰瘍性病変を認め，同部位を生検した。病理
組織診断によって療目的にを認め，当科入院。の診断で精査加NTCIR-11 MedNLP-2
Task 1: Extracting complaint & diagnosis task
Task 2: Normalizing complaint & diagnosis task

2022年10月3日にICD-10: R101を自覚し，近藤医院を受診。

精査のために行った上部消化管内視鏡検査で胃体部大弯に潰瘍性病変を認め，同部位を生検した。病理
組織診断によって

ICD-10: C16を認め，ICD-10: C169の診断で精査加療目的に12月1日当科入院。
※ ICD-10: International Classification of Diseases, 10th Edition (WHO)NTCIR-12 MedNLPDoc
Task 1: ICD-10 coding task

Coding to this case, NOT to terms in this document

2022年10月3日に心窩部痛を自覚し，近藤医院を受診。
精査のために行った上部消化管内視鏡検査で胃体部大弯に潰瘍性病変を認め，同部位を生検した。病理
組織診断によって腺癌を認め，胃癌の診断で精査加療目的に12月1日当科入院。I C D - 1 0 : C 1 6 9→Diagnosis: Gastric cancer

Material: Text Book
Training book forhealth information manager (HIM)
診療情報管理士
Input=patient info. (face2face)
Doctoroutput=health record + disease name
Input=health record
Supported byHIM
output=disease name for insurance

Let’s Try!
<data id="66" sex="m" age="45"><text type="既往歴">なし
２００５年１月 １月初旬から咳が続き売薬購入するも改善なし。
２月３日 他院受診。喀痰からＧ６号検出。
２５日 肺結核の診断にて当院紹介入院。
ＩＮＨ ０．４， ＲＦＰ ０．４， ＳＭ １ｇ／日、ＰＺＡ １．５ｇ／日で化学療法スタート。
</text><icd code="A150">肺結核</icd>

Let’s Try!
<data id="66" sex="m" age="45"><text type="既往歴">なし
２００５年１月 １月初旬から咳が続き売薬購入するも改善なし。
２月３日 他院受診。喀痰からＧ６号検出。
２５日 肺結核の診断にて当院紹介入院。
ＩＮＨ ０．４， ＲＦＰ ０．４， ＳＭ １ｇ／日、ＰＺＡ １．５ｇ／日で化学療法スタート。
</text><icd code="A150">肺結核</icd>

Let’s Try!
<data id="68" sex="m" age="49"><text>
２００４年１２月２～１６日、前回入院。
今回２回目の入院。
前回他院にてアメーバ肝膿瘍の手術予定であったが、術前の検査でＨＩＶ陽性であったため当院入院。
ＳＴＳ陽性。
今回上記の疾患について外来フォロー中であったが吐血で入院。
食道潰瘍が判明。
</text><icd code="K221">食道潰瘍</icd><icd code="D62">急性出血後貧血</icd><icd code="R75">ＨＩＶ陽性</icd><icd code="A530">ＳＴＳ陽性</icd><icd code="Z861">アメーバ肝膿瘍</icd><icd code="K270">吐血</icd>

Let’s Try!
<data id="68" sex="m" age="49"><text>
２００４年１２月２～１６日、前回入院。
今回２回目の入院。
前回他院にてアメーバ肝膿瘍の手術予定であったが、術前の検査でＨＩＶ陽性であったため当院入院。
ＳＴＳ陽性。
今回上記の疾患について外来フォロー中であったが吐血で入院。
食道潰瘍が判明。
</text><icd code="K221">食道潰瘍</icd><icd code="D62">急性出血後貧血</icd><icd code="R75">ＨＩＶ陽性</icd><icd code="A530">ＳＴＳ陽性</icd><icd code="Z861">アメーバ肝膿瘍</icd><icd code="K270">吐血</icd>

What is this task?

〜 Possible Approaches 〜• Multi Labeling for documents– Large label space (more than 20,000labels)• Document Similarity– Find similar document & use theircode (based on K-means…)• Rule based approach might stillcompetitive
I’m looking forward to see your ideaTo get detailed information,
Google “mednlpdoc”

Better NLP,
Better Medicine
http://www.mobileanesthesiaphoenix.com/wp-content/uploads/2013/06/doctors.jpg

MedNLP• Medical Natural Language Processing

Handling medical records
http://www.mahima.org/wordpress/wp-content/uploads/bigstock-Medical-records-and-stethoscop-21838820-669x272.jpg

Let’s Try!
<data id="74" sex="f" age="74"><text>
２００４年３月２０日 嘔気、腹痛にて発見された直腸がんに対して、前方切除術施行。
３０日 術後経過良好にて退院。
１２月２４日 座位時一過性脳虚血発作あり。
その後、呂律障害、右上肢の感覚以上を認めたため頭部ＣＴ施行したところ頭頂葉に低呼吸域を認め、脳転移の疑いにて入院。
２００５年１月４日放射線治療（全脳照射：４０Ｇｙ／２０回）開始。
また転移巣の検索において肝転移、肺転移が発見された。
２月８日 放射線治療終了するが全身倦怠感強く、これ以上の積極的な治療を望まなかったため、緩和ケア病棟入室となる。
４月４日 午前７時４５分、永眠。
</text><icd code="C793">脳転移</icd><icd code="Z850">直腸がんの既往</icd><icd code="Z904">直腸の後天性欠損</icd><icd code="Z980">直腸吻合状態</icd><icd code="Z510">放射線治療施行中</icd><icd code="C787,M8010/6">肝転移</icd><icd code="C780,M8010/6">肺転移</icd><icd code="Z515">緩和ケア</icd>