博 士 （ 医 学 ） 上 杉 正 人
学 位 論 文 題 名

医療用語の意味解析における数理科学的手法の適用― 医学・医療 文書から知識体系化を目指して―

学位論文内容の要旨【背景と日的】コンピュータ の発達により医療分野においてもIT化が普及し、病院や診療所にはさまざまな医療情報システムが導入されている。これらのシステムには診療録、読影所見や退院時要約など自由記述の医療情報が保存管理されている。これらの情報の二次利用を考えたとき、医療用語が使用者によって異なったりあるいは表記に揺れが生じるため、そのままではコンピュータが処理できない問題が存在する。用語の不統一と表記の揺れは医療情報の二次利用にとって大きな問題である。この問題を大量に保存された医療文書から用語の出現頻度を計測し、数理科学的手法を用いて用語を抽出する方法の研究を行った。また、自由記述の医療文書を分類し体系化することは医療・医学知識の構築のために必須になると考える。しかし、人間が分類するには高度な専門的知識と膨大な労カが必要になる。更に、分類結果は作業する人間の背景知識と経験により恣意的になる可能性がある。そこで本研究ではコンピュータによる自由記述文書の自動分類を数理科学的手法により再現性良く、自動的に分類する手法について研究を行った。また、本研究は自由記述の医療文書から知識を抽出して体系化するための基礎的研究も含んでいる。
【対象と方法】
解析対象とした医療文書は医学中央雑誌刊行会の症例報告の抄録から無作為に抽出した9800例(321万文字）である。対象文書中の 文字列の出現確率であるNーgramは1文字から4文字までの組み合わせを求めた。これらのNlgramを組み合わせ6種類の相互情報量と各変化量を計算した。そして6種類の相互情報量に重み係数をかけた合計値がある閾値以下であり、また6種類の相互情報量の変化も重み係数をかけた合計値がある閾値以下であるとき用語の分割境界とした。最適な12個の重み係 数と2つの閾値を求めるため、遺伝的アルゴリズムを用いて学習を行った。学習用医療文書中の736語の医療用語が最も効率的に分割できる最適な重み係数と閾値を求めた。
自由記述の医療文書の分類の基礎として、粒度をーつ下げ医療用語の自動分類を行った。
対象とした医療用語は雑誌「循環器」の抄録タイトルから抽出した循環器病名61語と「日本消化器科外科雑誌」抄録タイトルから抽出した消化器病名82語の合計143語である。143
語は一文字一文字に分解され、共起行列を作成した。っまり行に医療用語とり列に文字をとり、用語にある文字が出現するとそのカラムに1が加えられる。この共起行列から潜在的意味解析(LatentSemant
icAnalysis)を用いてセマンティックスペースに展開した。各用語の行ベクトルの適合度(Cosine)を求めることにより用語の意味的な近さを計測した。適合度は十1から―1までの範囲をとり、十1に近いほど意味的関係が近く、−1に近いほど意味的関係が遠いことを示す。対象とした用語問の適合度が1．0〜O．8、O．8〜0．6と0．6〜O．4の3つのレベルで用語の関係を図示した。

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【結果】医療用語の分割において、遺伝的アルゴリズムを用いて20，000世代の計算で最適解に収束し、12の重み係数と2つの閾値を求めた。学習に使用した736語のうち600語(81.5Y0)で用語の分割境界を正しく探索した。この内、371語（50．4％）は想定した1語で正しく分割された。また194語（26．4％）は 造影I
不良 のように2語以上に分割されたが、分割されたそれぞれの語は意味を持っていた。しかし35語（4．8％）は分割されすぎ 乏｜血I性 のように
意 味不明の分割 が存在し、カタカナ表記やアルファベット表記に現れる 傾向があった。
用語の自動分類において、循環器病名は適合度が0.4以上のとき、56語（91．8％）が14のグループに分類された。適 合度が0.4未満の循環器病名は4語存在した。また、消化器病名は適合度が0．4以上で71語（86．6％）存在し、16のグループに分類された。適合度が0．4未満の消化器病名は5語存在した。また、6語の消化器病名は循環器病名に意味的に近いことを示した。
【考察】
医療用語の分割において 、最適な12個の重み係数と2個の閾値が得られた。これらの最適解を用いて1語または2語以上に分割された465語（76．8％）は有効な分割であった。しかし、薬剤名などのカタカナやアルファベット表記は過剰に分割される傾向があった。また、正しく分割できなかった136語(
18.5Y0)のうち79語(
10．7%)は用語に格助詞あるいは記号が付いていた。これらの過剰な分割と余計な語が付加される問題を解決するために、前処理と後処理を加えることにより分割の精度が向上できると考えられる。前処理にはカタカナあるいはアルファベット表示の文字列は一語として処理する。後処理には、分割された用語に格助詞または記号が付くとき、付加された文字を取り除く処理を行う。この2っの処理を加えることにより分割精度を92.
O％に向上することができる。
用語の分類において、循環器病名と消化器病名全体において127語（88．8％）が正しく分類することができた。これは病名が複合語で構成されているため、医療用語に含まれる文字がそれぞれの領域で類似していたと考えられる。このことは医療用語の表記の揺れなどによる曖味な用語に対しても分類することができる。例えば、 冠状動脈疾患 、 冠動脈疾患 や冠状動脈性心疾患 などの表記の揺れは容易に判断できる。一方、正しく分類できなかった16語 については、この内9語が他に共起する用語が無く、また7語に関しては他の病名群と関連を示していた。他の病名と関連を示した用語では、消化器病名群の 門脈血栓症
は循環器病名群の 冠動脈血栓 に関連性を示した。お互いにの用語に含まれる 脈血栓の共起が原因と思われる。今回の消化器病名群に 門脈 を含む用語が無かったためこのような現象が起きたと考えられる。このように用語の集団の偏りにより、分類の結果が影響を受けることが分かった。今後、用語分類に関しては用語集団の偏りに影響を受けないように集団の構成を検討する必要がある。っまり、大規模な用語群を用意し処理する必要がある。
【結論】
医療のIT
化 により大量に保存された自由記述のテキスト情報から数理科学的手法を用いて用語を分解抽出し、意味的関係を求めることができた。この研究は数理科学的手法を用いているため、人間の労カを必要としないのはもちろんだが、結果について再現性がある。今後、さらに大規模な自由記述の医療文書に対して数理科学的な解析手法を応用することにより医療用語抽出精度を向上させ医療用語辞書を自動的に構築できる可能性がある。また日々進歩する医学医療の変化に対応した解析技術であると考える。更に、医学情報を効率的に集めて意味的情 報を整理し体系化することにより、医療の中での判断支援を支える真のIT化が 実現 でき ると考える。そのため本研究は数理科学的手法が 有用であることを示した。

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学位論文審査の要旨
主査

教授

玉木長良

副査
副査

教授
教授

自土博樹
寺沢浩一

副査

准教授

遠藤晃

学 位 論 文 題 名

医療用 語の意 味解析における数理科学的手法の適用
一医学・医 療文書から知識体系化を目指して―

医 療 分 野 に おけ る IT化の 普 及 に より 医 療 情 報シ ス テ ム の導 入 が 増 え、 診 療 録 、読 影 所 見や 退 院 時 要 約 な ど自 由 記 述 の情 報 が 大 量に 医 療 情 報シ ス テ ム のデ ー タ ベ ース に 保 存 管理 さ
れ て い る 。 ま た 、イ ン タ ー ネッ ト の 発 達に よ り 医 学・ 医 療 の 有用 な 情 報 も多 く 存 在 して いる 。 こ れ ら の 医 療情 報 を 単 にキ ー ワ ー ドだ け に よ る表 層 的 な 検索 で は な く、 用 語 の 関係 性を 数 理 科 学 的 な 手法 に よ る 意味 解 析 を 視野 に 入 れ た医 療 知 識 ベー ス を 構 築し て 医 療 支援 シス テムの 開発へ の挑戦 がこの 論文の研 究の背 景であ る。
本 論 文 は 5章 か ら 構 成 さ れ て い る 。 第 1章 の 序 論 で は 、 医 学 用 語 と概 念 の 関 係に つ い て述 ベ 、 医 療 用 語 が臨 床 の 現 場で 用 い ら れる と き 、 分野 に よ り 用語 の 持 つ 意味 的 な 背 景概 念が 異 な り 、 ま た 時代 と と も に変 化 す る こと を 示 し てい る 。 こ うし た 問 題 を人 や 辞 書 を用 いた 解 析 シ ス テ ム で捉 え る こ とは 難 し く 、数 理 科 学 的モ デ ル を 用い て 解 決 する こ と を 提案 して い る 。 第 2章 で は 医 療 用 語 の 特 長 に つ い て 研 究 して い る 。 本研 究 で は 新聞 社 説 と 症例 報
告 文 書 と の比 較 に お しゝ て 医 療 用語 は 長 い 用語 が 多 く、 また基 本とな る用語 が繰り返 し出現
す る 性 質 、 っ ま り 複 合 語 で あ る こ と を 明 ら か にし て い る 。第 3章 で は 医 療用 語 の 分 割に おい て 数 理 科 学 的 手法 を 用 い て研 究 し て いる 。 本 研 究で は 、 医 療用 語 は 利 用者 に よ る 表記 方法 が 違 う こ と や 、表 記 の 揺 れの 存 在 を 前提 に 、 従 来の 医 療 辞 書を 用 い ず 、医 療 文 書 の文 字
間 の 特 性 に よ り 医療 用 語 を 抽出 す る 方 法を 提 案 し た。 そ の ア ルゴ リ ズ ム は大 量 に 保 存さ れた 医療文書から用語の出現頻度であるN―gramを計算し、4種類のNーgram(Uni−gram，Bi一gram，Tri− gram， Quadriーgram)か ら 6種 類 の相 互 情 報 量と その 変化量 を用語分 割の指 標とし 、最適 な 用 語 分 割 の パラ メ ー 夕 （指 標 の 重 み係 数 と 閾 値） を 得 る ため に 遺 伝 的ア ル ゴ リ ズム を用 い 、 そ の結 果 有 用 な医 療 用 語 の分 割 が 76.8％ の精 度 で達成 でき、 またア ルファ ベット 表記や カ タ カ ナ 表 記 の 文 字 列 を 1語 と し て 取 り 出 す 前 処理 や 、 正 しく 分 割 で きな っ た 格 助詞 や記 号 を 取 り除 く 後 処 理を 加 え る こと に よ っ て91.9％ に まで精 度を向 上でき ること を示し た。
次 に 医 療 知 識 ベ ース の 構 築 のた め に は 情報 を 分 類 ・整 理 す る こと が 重 要 であ る こ と が述 ぺ
ら れ 、 こ の 作 業 には 専 門 家 の協 カ が 必 要で あ る が 、膨 大 な 労 カが 伴 う だ けで は な く 、分 類
整 理 に 伴 う 判 断 が専 門 家 の 経験 や 専 門 分野 に よ り 揺ら ぎ 一 貫 性に 欠 け る こと が 指 摘 され てい る 。 こ の 問 題 を 第 4章 の 医 療 用 語 の 意 味 解 析 に おい て 数 理 科学 的 モ デ ルを 用 い て 解決 で― 389―

きることを研究している。この数理科学的モデルは潜在的意味解析と呼ばれ、本研究では
循 環器病名 61語と消 化器病名 82語を対 象に自動 分類を試みている。その結果、潜在的意
味解析は91.
8％の循環器病名と86.
6％の消化器病名を正しくそれぞれの領域に自動分類し、さ らに用語 の意味関 係から 循環器病 名は14グ ループに分類し、消化器病名は16のグループに分類できた。本研究は数理科学的手法が医療用語の自動分類に有効であることを示した 。第5章では結 語とし てこの研究の意義などに言及し、医療文書に数理科学的手法を用いて医療知識ベースを構築して、医療支援、医学教育や疫学研究に応用できることを示した。
口頭発表に際し、副査の自土教授から、画像解析と言語解析の関連性についての質問がなされた。また、臨床で安全にシステム使うためには真の値が必要であり、その評価についての質問があった。副査の遠藤准教授から市販のテキストマイニングとの比較についての 質問があ った。さ らに、N‑gramを4文字以上に増やした場合の効果の改善についても質問があった。副査の寺沢教授から本手法の再現性について、何と比較したのかについて質問があった。最後に、主査の玉木教授から医療で使っている用語は、他の分野の言語とどういう違いがあるのかに関する質問がなされた。さらに、英語と日本語での医療用語の違しゝについての質問があった。いずれの質問に対しても、申請者は研究結果および文献的知識により、概ね適切に回答した。
この論文は医療用語の特徴を調ペ、用語の出現の確率と相互情報量を用いて医学・医療文書から適切に用語を抽出し、また潜在的意味解析手法を用いて用語の意味関係から分類を行なっている。この研究は医療情報を体系っけられた医療知識ベースの基礎となり、医療支援、医学教育や疫学研究への応用の可能性を示唆したということで意義のあるものと評価され、審査員一同は、これらの成果を高く評価し、大学院過程における研鑽や取得単位などもあわせ申請者が博士（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。

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