産業日本語としての医療カルテ文章

荒牧英治 京都大学

自己紹介• 学部: 京大 総合人間学部• 修士: 〃 言語メディア研• 博士: 東大 情報理工– 東大 医学部附属病院– 助教（2006-2008)– 東大 知の構造化センター– 講師 (2008-2013)

研究主導者（PI）– 京大 デザイン学ユニット– 准教授 (2013-)

研究主導者（PI）

自然言語処理医療分野での言語処理研究に従事

医療における自然言語処理とは

近所の医院

電子化 ≠ 標準化
電子カルテは Natural Language（自然言語）を含んでいる病院ごとに，各診療科ごとに，（場合によっては）医師ごとに表現が異なる
様々な表現にバリエーションを扱うために言語処理 （Natural Language Processing;NLP) が必要

Marchesani Syndrome

マルケサーニ症候群
マルケサニー症候群
マルケサニ症候群
マルケザーニ症候群
マルケザニー症候群
マルケザニ症候群

ICD 10 =Q871

Transliteration (翻字)

悪心増悪胃のむかつき
悪心 (sickness)
食後悪心
嘔気 (vomiting)
吐き気
悪阻 (nausea)

ICD 10 = R16
悪心及び嘔吐(sickness & vomiting)

Paraphrase （言い換え）

東大病院での副作用情報抽出

外池昌嗣, 大熊智子, 荒牧英治, 三浦康秀, 増市博, 大江和彦: 自然言語表現の現病歴情報を時系列表形式で表示するシステムとその評価, 第29回医療情報学連合大会, 2009 優秀口演賞.

薬効分類（薬品の分類）MedDRA（副作用の分類）

医療言語処理システムの精度
症状表現の抽出22システム中1位（2-stage CRF+辞書）

時間表現の抽出15システム中3位（2-stage CRF）

86%

87%
NTCIR-MedNLP1 (2012)[荒牧，大江2009]

症例報告の有効活用に関する研究• 二つの学会に同義／表記ゆれ検索機能をもった症例検索システムを提供
現在データベースには、すでに約25,000件の演題が登録されており、毎年、新たに約3,100件の演題が追加登録

http://member.naika.or.jp/member/content/ninsho1/search.html

「症例くん」の検索画面

http://uth.naika.or.jp

特徴1) さまざまな要求に耐えうる症例検索
若年性の心筋梗塞について調べてみたい

例えば 40歳以下で女性の症例を新しいものから出せないかな
http://uth.naika.or.jp

特徴2) 同義語拡張

バージャー病

狭心症
NASH

閉塞性血栓血管炎
BUERGER病
ビュルガー病
血栓閉塞性動脈炎

約20,000の同義語
辞書による検索ク
エリ展開

虚血性共通
非アルコール性脂肪性肝炎
非アルコール性脂肪肝炎

日々蓄積される大量の医学知識（上）と臨床知識（下）Genome Database（ゲノム情報）Clinical Database（臨床情報）

ビッグデータで病気を防ぐ

Eiji Aramaki, Sachiko Maskawa and Mizuki Morita: Twitter Catches The Flu: Detecting
Influenza Epidemics using Twitter, Conference on Empirical Methods in Natural Language
Processing (EMNLP), 2011

もう１つの医療記録
闘病記・闘病ブログ

悪心増悪
胃のむかつき悪心 (sickness)
食後悪心
嘔気 (vomiting)
吐き気
悪阻 (nausea)

ICD 10 = R16
悪心及び嘔吐(sickness & vomiting)

Paraphrase （言い換え）

吐き気
ムカつき
ムカムカ
気持ち悪さ
オエーとなる
リバースするICD 10 = R16
悪心及び嘔吐(sickness & vomiting)認知症者のブログ
発症

4年後聞き取りをした後長谷川式簡易知能評価スケール（後に本で知る）のテストを受けた。
例貴方は何歳ですか？今日は何年何月何日ですか？私たちが今居るところはどこですか？これから言う言葉を言ってみてください。
桜 猫 電車 次に身長・体重・尿・血液検査をして一日目は終わった。
緊張から開放されると大きなため息がでた。
なんで桜や猫なんだ……と帰りの車の中でいらいらした。

パソコンで文字がかけていたわたしですがなぜか文字の変換が出来ない今日です。
言葉をかくにはそれなりの言葉をさがし読んでいただける言葉にすれなはとはよういではなしのです。
とみにそのかいすが多くなった。
なんで・・・言葉が変換さかと私は私の頭をコツコツと叩いてみましがそんなことでは反応がなかったです。

2006 日記開始直後

2010 日記停止1ヶ月前 （原文ママ）

TOKENとPA-Vocab.の推移
延べ単語数(TOKEN)

潜在使用語彙量
(PA-Vocab.)

7000

30000

6000

25000
20000

PA-Vocab.

15000

0

4000
3000

10000
5000

5000

2000

TOKEN
1224

1000
36

48 (month)021

潜在使用語彙量：PA-Vocab.
Aramaki + , 2012

一定TOKEN（延べ単語数）∞ TOKEN

一定TYPE（使用語彙量）
TYPEの収斂
＝PA-Vocab.（潜在使用語彙量）

PA-Vocab.： １９，０００TYPE

観察材料
TOKEN

22闘病ブログとの対比 ②
MT-Depth 値の推移

76

認知症患者

543

闘病ブログ執筆者

21011213242536374849(month) 6123

文長にあまり依存しない構文の複雑さの提案
Case Structure Probability (2006)
P(Isub, diaryobj|wrote)=e-8I

今のcurrent

自分のmyP(wrote)=0.002

日記をdiary書いた
wrote

文確率 ≒ 構文解析確率= P(書く) Psub(私|書く) Pobj(日記|書く)•構文解析

ARGMAX t∈T Pr(t)– あらゆる解析結果Tの中から，もっとも解析確率の高い解釈を選ぶ•

文の生成確率≒ 構文の自然さ

MAX t∈T Pr(t)– その時の確率を文の自然さとみなす構文能力も変化する！
Log(P(S))-10-30-50-70-90-110-130-150
1year

2year

3year

4year

5year

TimeさいごにOne and Only non-English MedNLP
Competition

NLP Researcher

Bioinformatics

MedicalNLP

Bioinformatics

NLP Researcher

NLP Researcher(Fuji Xerox)

Framework
Tool sharing

Companyviewpoint循環器としての学問
便利なものができれば…

市場を広げたい

データがあればいい研究ができるのに!

仮想患者のカルテを配布• (I) 模擬病歴報告 (70症例)– 仮想の患者を想定して，医師が記述した病歴報告• (II) 授業用教材のデータ（50症例）
消化管・腹壁・腹膜疾患
肝・胆・膵疾患
心臓・脈管疾患
内分泌・代謝・栄養疾患
腎・泌尿器疾患
免疫・アレルギー性疾患・膠原病
血液・造血器疾患
感染症
呼吸器・胸壁・縦隔疾患(I) (II)
4 11
2 1012 1059495616117911MedNLP 参加者
国立保健医療科学院
National Institute of Public Health

国立中央大学（台湾）

日本ユニシストーマツ

National Central University

Nihon Unisys, Ltd

Deloitte Touche Tohmatsu

朝陽科技大学（台湾）

日立中央研究所

北陸先端科学技術大学院大学

Chaoyang University of Technology

Hitachi, Ltd.

JAIST南京大学 （中国）

NTT研究所

Nanjing University

NTT Science and Core Technology
Laboratory Group北海道大学
Hokkaido University

中央研究院 （台湾）

京都大学
Kyoto University

Academia Sinica

数理システム

岡山大学

ダブリン大学（英国）MSI Knowledge

Okayama Prefectural University

Dublin City University

富士ゼロックス

NEC アメリカ（米国）Fuji Xerox

岡山県立大学Okayama Prefectural University

日立中央研究所

NEC USA東京大学

Hitachi, Ltd.

The University of Tokyo

奈良先端科学技術大学院大学

NTTデータNara Institute of Science and Technology

NTT Data

安田女子大学
Yasuda Women's CollegeTask

MedNLP-1

MedNLP-2

De-identification

6 groups (11 systems)-NER

11 groups (15 systems)

10 groups (24 systems)-9 groups (19 systems)

1 groups (1 systems)

2 groups (2 systems)

ICD-codingFree京大病院来院5日前から腹が痛むとのこと■■大病院来院5日前から腹が痛むとのこと

NER■■大病院来院5日前から腹が痛むとのこと

Coding■■大病院来院5日前からR104とのことDecision Support

MedNLP-2

De identification

MedNLP-1

Milestone
What kind of Task is required?

MedNLP-1 << MedNLP-2
MedNLP-1 (2011)

MedNLP-2 (2014)

15 groups over baseline
20 groups over baseline

循環器としての学問
データを出すだけでシステムを作ってもらえた
大学と病院の両方にコネクションができた

研究中の技術を実用化できた

MedNLP: 医療言語処理プロジェクト

外部獲得資金（５年以内）
NTCIR MedNLP-2, NII共同研究費, 2013年度-2014年度, 研究代表者：荒牧英治, 2,000千円．
挑戦的萌芽研究, 2013年度〜2015年度，「テキストの安全な匿名化に関する研究」研究代表者：荒牧英治, 2,800千円．
基盤研究（A），2011年度〜2014年度，「確率関係モデルによる医療臨床データの高度活用に関する研究」，研究分担者：荒牧英治（代表者：麻生英樹），47,970千円．
若手研究（A），2011年度〜2014年度，「表記ゆれ及びそれに類する現象の包括的言語処理に関する研究」，研究代表者（個人型研究），17,940千円．
挑戦的萌芽，2010年度〜2012年度，「ダミー診療録の構築および自動構造化に関する研究, 研究代表者：荒牧英治，3,3500千円．
特定研究，2009年度〜2011年度，「コミュニティ型コンテンツのコンテンツホール検索の研究」，研究分担者：荒牧英治（研究代表者：灘本明代），5,000千円．
若手研究（A），2008年度〜2011年度，「非文法的かつ断片化したテキストからの情報抽出に関する研究」，研究代表者：荒牧英治，9,980千円．
奨学寄付金，2012年度，（株）カレン, 2012年度，「ソーシャルメディア上の発言の分類器の構築に関する研究」, 研究代表者：荒牧英治．
奨学寄付金，2012年度，（株）UTIX, 「気象データを用いた風邪流行予測サイト・カゼミルの高度化」, 研究代表者, 研究代表者：荒牧英治．
奨学寄付金，2012年度，（株）ブルワーク，「生命科学DB横断検索」，研究代表者：荒牧英治．
奨学寄付金, 2012年度，Microsoft Research Asia（マイクロソフトアジア研究所），CORE8，「患者モデルを用いた疾患観測モデルの構築に関する研究」
研究代表者：荒牧英治.
奨学寄付金，2010年度，Microsoft Research Asia（マイクロソフトアジア研究所），Microsoft Research Asia eHealth Theme Program, 研究代表者.
奨学寄付金，2010年度，（株）UTIX, 「ウェブからの疾病情報の大規模かつ即時的な抽出手法」, 研究代表者, 研究代表者：荒牧英治．

プロジェクトの受賞（5年以内）
2014, グループウェアとネットワークサービスワークショップ2014, ベストプレゼンテーション (9%=2件/22件) （研究主導者(PI)として）.
2014, グループウェアとネットワークサービスワークショップ2014, ベストペーパー賞 (9%=2件/22件) （研究主導者(PI)として）.
2014, 第13回情報科学技術フォーラム (FIT2014), FIT奨励賞 (15%=1件/約7件) （研究主導者(PI)として）.
2014, 京都大学 学際研究着想コンテスト, 優秀賞 (10%=3件/32件) (研究主導者(PI)として).
2014, 日本災害食学会， (カゴメ賞（企業賞）) （共著者として）.
2014, 第33回医療情報学連合大会 (第14回日本医療情報学会学術大会), 優秀論文賞 (3%=数件/約200件) （研究主導者(PI)として）.
2014, データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 最優秀インタラクティブ賞 (0.6%=1件/約160件) （研究主導者(PI)として）.
2013, 京都大学 学際研究着想コンテスト, 奨励賞 （研究主導者(PI)として）.
2013, 第12回情報科学技術フォーラム (FIT2013), FIT奨励賞 (12%=1件/約8件) （研究主導者(PI)として）.
2013, 第32回医療情報学連合大会, 優秀口演賞 (3%=数件/200件) (共著者として).
2013, 第31回社会言語科学会, 研究大会発表賞 (3%=1件/30件) (研究主導者(PI)として).
2012, WebDBフォーラム, 企業賞（チームラボ賞）（共著者として）.
2012, 言語処理学会 第18回年次大会, 優秀賞 (2-3%=数件/約340件)（研究主導者(PI)として）.
2012, 言語処理学会 第18回年次大会, 若手奨励賞 (2-3%=数件/約340件) （共著者として）.
2012, テキストアノテーションワークショップ 2012, 奨励賞 (16%=3件/18件) (研究主導者(PI)として).
2012, マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO), ヤングリサーチャ賞 (10%=30件/300件) (研究主導者(PI)として).
2012, 第31回医療情報学連合大会, 優秀賞 (1.5%=5件/300件) (共著者として).
2011, CLIO Healthcare Awards 2011, Gold Awards (最高賞) （技術提供サイト「カゼミル」による）（世界最高峰の広告コンクール）
2011, Spikes Asia Advertising festival (スパイクス アジア 広告祭) 2011, デジタル部門 Gold Awards (第二位)（技術提供サイト「カゼミル」による）
2011, 第81回グループウェアとネットワークサービス研究会, 優秀発表賞 (研究主導者(PI)として)（10%=2件/19件）.
2011, Emerald Literati Network 2011 Awards for Excellence, Outstanding Paper Award Winner (共著者として).
2010, 言語処理学会 第16回年次大会, 優秀発表賞 (2%=5件/270件).
2010, 第29回医療情報学連合大会, 研究奨励賞 (2%=数件/300件) (共著者として).
2010, 第29回医療情報学連合大会, 優秀口演賞 (2%=数件/300件) (共著者として).
2010, データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM), 最優秀論文賞 (共著者として) .

患者文書プロジェクト