Doctor K Ⓡ

Aiを活用した網羅的文献検索システム
川崎医科大学医学部
神田学長付特任教授

英一郎
令和2年12月15日

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CKDの定義① 尿異常，画像診断，血液，病理で腎障害の存在が明らか．
特に0.15g/gCr以上の蛋白尿（30mg/gCr以上のアルブミン尿）の存在が重要② GFR＜60mL/分/1.73m2①，②のいずれか，または両方が3ヵ月以上持続する

https://www.fukumakutouseki.jp/kidney/stage.php

CKD診療ガイド2012

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CKDの重症度分類
原疾患

糖尿病

高血圧
腎炎
多発性囊胞腎
腎移植
不明
その他

GFR区分
(mL/分/1.73m2)

蛋白尿区分

A1A2

A3

尿アルブミン定量(mg/日)
尿アルブミン/Cr比(mg/gCr)正常

微量アルブミン尿

顕性アルブミン尿30未満30～299300以上

正常

軽度蛋白尿

高度蛋白尿

0.15未満0.15～0.490.50以上

尿蛋白定量(g/日)
尿蛋白/Cr 比(g/gCr)
G1

正常または高値≧90G2

正常または軽度低下

60～89

G3a

軽度～中等度低下

45～59

G3b

中等度～高度低下

30～44

G4

高度低下

15～29

G5

末期腎不全（ESKD）＜15

重症度は原疾患・GFR区分・蛋白尿区分を合わせたステージにより評価する．CKDの重症度は死亡，末期腎不全，心血管死亡発症のリ
スクを緑 のステージを基準に，黄 ，オレンジ ，赤 の順にステージが上昇するほどリスクは上昇する．
(KDIGO CKD guideline 2012を日本人用に改変)

CKD診療ガイド2012 p.3 表23

透析医療• 透析回数 週3回• 時間 4～5時間• 透析になると、これまでの生活リズムの継続は困難になる• 透析患者数 339,841人• 平均年齢68.75歳
慢性腎臓病対策が重要
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CKD診療ガイドライン2013
タイトル
クリニカルクエスチョン
推奨解説

文献検索PubMed 検索用語文献
https://jsn.or.jp/guideline/ckdevidence2013.php

5診療ガイドライン作成手順① 作成目的の明確化② 作成主体の決定③ 事務局・診療ガイドライン作成組織の編成④ 計画書作成⑤ システマティックレビュー⑥ 推奨作成⑦ 診療ガイドライン草案作成⑧ 外部評価・パブリックコメント募集⑨ 公開⑩ 普及・導入・評価⑪ 改訂
6

システマティックレビュー① 作成目的の明確化② 作成主体の決定③ 事務局・診療ガイドライン作成組織の編成④ 計画書作成⑤ システマティックレビュー⑥ 推奨作成⑦ 診療ガイドライン草案作成⑧ 外部評価・パブリックコメント募集⑨ 公開⑩ 普及・導入・評価⑪ 改訂

Step 1

クリニカルクエスチョンの立案

Step 2

文献検索

Step 3

文献の評価

Step 4

エビデンスのまとめ

Step 5

結果の解釈
7

文献検索

医中誌
https://login.jamas.or.jp/

PubMedhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/

8アブストラクト
CQ：患者教育は透析回避に効果があるか?
Keywords(("renal dialysis"[MeSH Terms] OR ("renal"[All Fields] AND"dialysis"[All Fields]) OR "renal dialysis"[All Fields] OR"dialysis"[All Fields] OR "dialysis"[MeSH Terms]) AND
initiation[All Fields]) AND ("2013/01/01"[PDAT] :"2016/12/31"[PDAT])

9クリニカルクエスチョン & PICO
CQ： 患者教育は透析回避に効果があるか
P: Patient
CKD patients
I: Intervention
Education
C: Comparison
No education
O: Outcome
Death, hospitalization

論文数1012!

10PubMed

タイトル

アブスト
ラクト

著者

PMID- 29116680
OWN - NLM
STAT- Publisher
DA - 20171108
LR - 20171108
IS - 1600-6143 (Electronic)
IS - 1600-6135 (Linking)DP - 2017 Nov 08
TI - Emergency Department Utilization among Kidney Transplant Recipients in the UnitedStates.
LID - 10.1111/ajt.14578 [doi]AB - Patients with End Stage Renal Disease (ESRD) use the emergency department (ED) ata 6-fold higher rate than U.S. adults. No national studies have described EDutilization rates among kidney transplant (KTx) recipients, and the factors
associated with higher ED utilization. We examined a cohort of 132,725 adult KTx
recipients in the United States Renal Data System (2005-2013). ED visits,hospitalization, and outpatient nephrology visits were obtained from Medicare
claims databases. Nearly half (46.1%) of KTx recipients had at least one ED visit(1.61 ED visits/patient year) and 39.7% of ED visits resulted in hospitalizationin the first year post-transplant. ED visit rate was high in the first 30 days
(5.26 visits/person year (PY)), but declined substantially thereafter (1.81
visits/ PY in months 1-3; 1.13 visits/PY in months 3-12 post-transplant). EDvisit rates were higher in the first 30 days vs. dialysis patients, but less thanhalf the rate thereafter. Female sex, public insurance, medical comorbidities,
longer pre-transplant dialysis vintage, and delayed graft function wereassociated with higher ED utilization in the first year post-KTx. Policies andstrategies addressing potentially preventable ED visits should be promoted tohelp improve patient care and increase efficient utilization of ED resources.
This article is protected by copyright. All rights reserved.
CI - This article is protected by copyright. All rights reserved.
FAU - Lovasik, Brendan P
AU - Lovasik BP
AD - Department of Surgery, Emory University School of Medicine, Atlanta, GA, USA.
FAU - Zhang, Rebecca
AU - Zhang R・・・・・・・・・

11

文献のスクリーニング
1次スクリーニング

アブストラクト

2次スクリーニング

論文データベース
アウトカムによって論文を分類

2人のドクターが別々に選別する

非常に多数の論文を評価するため時間と労働力が大変！
12

SRの1次スクリーニングの問題点
1. 検索キーワードに制限があるため、候補となる論文数が非常に多い→ 論文数を絞り込む機能
2. 候補論文のどれがCQに近いかわからないため、大量の論文抄録を全て詳しく読まなくてはならない→ CQに近い順に論文をランキング
3. 選んだ抄録をアブストラクトテーブルにまとめなくてはいけない→ 選択した論文をファイル化してダウンロードする13

SRに関する既存の機械化技術

Key wordを入力してPubMedの検索用語を作成する。
http://hgserver2.amc.nl/cgi-bin/miner/miner2.cgi

問題点① PubMedで文献のリストが表示されるだけで、絞り込むことができない。
② 文献の情報が1画面に表示されないため、インターネットブラウザとEXCELなどの複数のソフトを併用しなければならず、作業が非効率である。
14

システムの概略① 論文を絞り込む

アプリをスタート

CQに基づいて文献を、MEDLNEなどのデータベースから検索する得られたデータ

得られたデータを各ファイルに分割

データを選択するためのキー
ワードをシステムに入力

各ファイル

ファイルデータが解析されやすい形態に変形される(ベクトル化)

キーワードをベクトルに変形

キーワードを含むファイルが選択される

文献のベクトルからキーワードのベクトルを検索する。
単語のベクトルで検索するため、NephrologyとNephrologistなどの近い語の検索も可能になった

臨床疑問に関する論文に特有の課題が選択される
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システムの概略② 論文選択
検索文を入力

機械学習で学習(ディープラーニングなど)

各ファイルを検索文との関連性の強さのランキングで表示

検索文をベクトルに変形

ディープラーニングが作成したモデルに基づいて検索文に近い文献をランキングする

各ファイルの判定をヒトが行う

最終的に選択されたファイルを作成し、表示する• GL作成マニュアルに従うためヒトがチェックする仕様にしているが、自動化も可能• 利用者の傾向に従って再ランクする

1次スクリーニング終了

16

Deep learningによる文献の推奨
100~200のア
ブストラクトアブストラクトの選択

新しく選択されたアブストラクト

Deeplearning

査読者とdeep learningの結果を比較

17

Deep learning modelによる予測精度の比較
Accuracy (Test data)
1

Model 10.9

Model 20.8

Model 30.7

Model 40.6

Model 5

0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
01

51101

151

Epoch18

CKDガイドライン2018作成の文献選択

18 アブストラクト

28 アブストラクト

従来の方法で見逃された論文を見つけ出すことに成功した
19

Doctor K Ⓡ

ガイドライン作成支援システム ①

ガイドラインの章立て(プロジェクト名)

検索キーワードの記録

日本腎臓学会エンドポイント
ガイドラインの作成で使用中
20

Doctor K Ⓡ

ガイドライン作成支援システム ②
2名の査読者の判定結果

査読者の傾向を学習して未読論文の表示順番が変わる

ユーザーの傾向を表示

アブストラクト21

本発明が先行技術より優れている点• 手作業による文献検索では、数千の論文をチェックしなくてはならなかった。本発明では、キーワードによる文献の絞り込みを行うため、研究者の作業が著しく効率化される。
• 本研究では、ドキュメントのベクトル化とディープラーニングを使用することで、検索文に関連する文献検索を高精度で行うことが可能である。
• 本システムは学習を積み重ねることができるため、施行を重ねるごとに正確度が向上する。
22

本システムの特徴• Deep learningを用いて、文章・書類(テキスト)をベクトル化する• テキスト間の関係を評価する• 大量のテキストから目的のテキストを迅速に検索する• 大量のテキストを分類する• ユーザーの選択傾向を考慮し、テキスト解析の精度を向上する• 解析できる文献の種類は論文に限らず、様々な種類の文章に対応できる
23

想定される用途
本技術により、大量のテキストデータ(文章・書類)を解析することができるため以下の用途が想定される– 大量のテキストの分類– 目的の検索文に近いテキストデータの検索– 自然言語処理を用いた検索性能の向上– 自由に記載されたアンケート・記事の解析・分類• 映画やレストランなどの感想の分類• インターネット記事の分類• 会社・市場のマーケティング
24実用化に向けた課題• 本技術の応用するためには、学習用のテキストデータが必要となるため、準備が必要である。
• 準備されたテキストデータのフォーマットに合わせてプログラムを作成する必要がある。

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企業への期待• テキストデータの解析を行っているないしは計画している企業との共同研究を希望している。
• テキストの種類は医学に限らないため、企業の業種は問わない。
• 大量のテキストデータを扱っている企業には有用な技術と考えられる。
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本技術に関する知的財産権• 発明の名称 ：文章検索システム、文章検索方法及び文章検索プログラム• 公開番号 ：特開2020-140435• 出願人：学校法人川崎学園• 発明者：神田英一郎、柏原直樹

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お問い合わせ先
川崎医科大学 産学連携知的財産管理室
TEL：086-462-1111
Fax：086-463-1073
E-mail：s-renkei@med.kawasaki-m.ac.jp

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