言語処理学会 第25回年次大会 発表論文集 (2019年3月)

電子カルテ自由記述部分からの皮膚疾患における重症度抽出加藤 由美 1 平川 聡史 2 梶山 晃平 3 堀口 裕正 4 狩野 芳伸 5
静岡大学 1,3,5

浜松医科大学 2 国立病院機構 4{ykato1, kkajiyama3 }@kanolab.net, hirakawa@hama-med.ac.jp2 , horiguchi-hiromasa@hosp.go.jp4 ,kano@inf.shizuoka.ac.jp51

JCOG 版 (CTCAE v4.0 - JCOG ） に 基 づ く ．

はじめに
本研究では，抗がん薬によって起こる代表的なCTCAE v4.0 – JCOG では各症状の Grade によ4 つの皮膚障害(爪囲炎・ざ瘡様皮疹・皮膚乾燥・る違いが規定されており，皮膚および皮下組織障亀裂）について，電子カルテから重症度を抽出す

害については主に以下の観点で記載されている：

る．これにより，将来的ながん治療の際の医師の症状投薬判断のサポートを目指す．

症状が占める体表面積

電子カルテの導入によりデジタル処理が行え疼痛の有無るようになり，疾患名や薬品名といった固有名詞



身の回り以外の日常生活動作への影響の有無を抽出する研究［1］や，数値データや画像データを用いて疾患や重症度を推測する研究［2］［3］が

身の回りの日常生活動作への影響の有無進められている．薬剤投与や処方により，患者に

必要な治療内容は副作用をはじめとする様々な意図しない好ま

生死への影響の有無

しくない症状，有害事象が発生する．有害事象は

ただし，症状が占める体表面積について，医療個々の患者により発生頻度や程度が異なる．その現場でカルテに記載することは稀である．

ため，医師は患者の有害事象の発生状況を把握し，

3適切な薬剤の量や種類を決定することが重要となる．

模擬電子カルテデータの作成
医療データは患者のプライバシーに関わるため，厳しい利用制限が設けられている．そこで本しかし，電子カルテの自由記載部分は構造化研究の実験データには，共著者の一人である浜松されていないため解析が難しく，自由記載部分の医科大学の平川が作成した模擬カルテを用い，加データを基にした疾患の重症度を判定する研究

藤がタグ付けを行った．がん薬物療法を受けていは少ないのが現状である．島井ら［4］は画像レポ

る 60 代男性を想定した 46 日分の模擬データでートにより間質性肺炎を特定するため，フリーテある．1 回の診療で作成されたカルテに<karte>

キストデータの処理では各キーワードの出現頻タグを，日付に<data>タグを，自由記載部分に度とかかり受け解析による否定語の情報を用い<text>タグを付与した．<karte>タグには，診察て特定している．本研究では，疾患の有無でなく日と医師の診断結果（ICD コードと Grade）を属重症度を抽出するため，否定語の有無に加えて疾性として付与した．

患の状態を表すキーワードも活用した．

2

また，本研究では，清水宏の「皮膚病の診断法なら新しい皮膚科学」［5］を元に，カルテに記載

医師の診断基準
有害事象の重症度（Grade）は有害事象共通用されることが多い視診及び触診の際にポイント語規準(CTCAE）が世界的な基準として用いられとなる，次の 9 つの発疹の性状に注目した：(1）ており，5 段階である．本稿では v4.0 日本語訳

皮疹の数，(2）個疹の形状，(3）隆起の状態，(4）― 280 ―

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表面の状態，(5）色，(6）硬度，(7）配列，(8）発</array>．</sentence>

生部位，(9）
自覚症状．
これら 9 つの性状と CTCAE<sentence>A 手指の乾燥・亀裂：Grade 1．

で定められた症状は，カルテデータの作成段階で</sentence>キーワードとしてタグ付けした．

<sentence>P 外用主体に加療継続．

カルテは問題志向型記録の叙述的経過記録方</sentence></text>

式(SOAP 形式）で記載されている．
「S」は患者自</karte>

身 から話 を聞く ことで得 られる 主観的 データ（Subjective data），「O」は医師が患者を観察・

図 1

模擬カルテの例．2006 年 7 月 5 日の診察

検査することで得られる客観的データ（Objectiveで，爪囲炎・ざ瘡様皮疹が Grade0，皮膚乾燥・亀data），「A」は「S」と「O」から導き出される見裂が Grade1 であったことを表す．

解・アセスメント（Assessment），「P」は「A」

本研究で利用したカルテデータには，体表面積で明らかとなった状態に対し，今後どのように改の記述（cm，mm 表現）が 0 件であったのに対善していく かの計画（ Plan）の ことを指す．

し，部位の記述は 71 件であった．なお，重症度のAssessment には重症度が具体的に記載されるこ判断に必要と思われる記述のみカウントした．ともあり，模擬カルテでは全体の約 7 割で Grade

医療関係の専門知識を持たない学生が模擬カの記載が見られた．

ルテの Subjective data と Objective data を読み，Subjective data と Objective data のキーワード

CTCAE v4.0 – JCOG を基に重症度をつけたとこと な る 単 語 に は <symptoms> ， <size> ，ろ，正解率は約 7 割であった．間違いのうち，カ<geometry>，<uplift>，<surface>，<color>，

ルテに疾患の記述がないことによる誤りが約 5 割，

<hardness> ， <array> ， <bodyregion> ，CTCAE に評価基準が載っていないことによる誤<subjective>，<state>のいずれかのタグを付与しりが約 3 割であった．記述がある疾患の重症度はた．図 1 に例を示す．

ほぼ読み取ることができ，重症度判断の基準は明<karte date="2006-7-5" diseases="L030-0 L709-0
L853-1 L309-1"><date date="2006-7-5">7 月 5 日

確であるといえる．

4実験
2 節で述べたように，重症度の診断にはいくつ</date><text><sentence>

2 回目の入院(FP-Cet 2 クール

かのキーワードが存在する．本研究では，キーワ目）．</sentence>ードを利用した機械学習手法とルールベース手<sentence>S法を検討し，性能を比較評価する．

<bodyregion>手指</bodyregion>に<symptoms>亀裂</symptoms>が出来ます．

4.1</sentence><sentence>水絆創膏が便利です．

4.1.1 システム構成</sentence><sentence>ドレニゾ

機械学習

図 2 にシステムの構成を示す．まず自由記述

ンテープは，濡れると剥がれてしまいます．

部分を抜き出し，形態素・構文解析を行い，学習</sentence>

素性を抽出する．分類器として SVM を用い，多<sentence>O<bodyregion>手指</bodyregion>に項式カーネルで学習した．疾患の重症度をクラス<symptoms>亀裂</symptoms>が<array>散在（0~5）とした多値分類を行った．クラス 0 は疾</array>．</sentence>

患無しを意味する．

<sentence>A 手指の乾燥・亀裂：Grade 1．
</sentence><sentence>P 外用主体に加療継続．
</sentence></text></karte>― 281 ―

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を 0 とし，確信度を 3 とする．あるいは係り先の入力：模擬カルテ,「散在」，「残存」，または「軽快」，「軽減」といった発疹の状態に応じて重症度と確信度 2 を定める．

自由記載部分の抽出

症状の単語のみの場合には，Grade を 1 とし，確形態素・構文解析

信度を 1 とする．

素性辞書

手順 3：部位表現を用いた精度補正
特徴量抽出

疾患には発生しやすい部位や部位ごとに名称が異なる．手順 2 で得られた文に特定の部位の表

多値分類

現が含まれている場合，確信度を 4 とする．

5

出力：日付，疾患，重症度

評価
Precision, recall,accuracy,F-measure に

図 2

システム構成4.1.2

学習素性より 評価を行った．

各症状の発疹の性状を表す単語の有無を素性

5.1

学習性能は 5 分割交差検証で測定した．表 1 にとする．疾患を特徴づける症状の単語が現れた文と，その文の後ろ 3 センテンスの間にある単語が機械学習

機械学習による疾患ごとの結果を示す．
爪囲炎

外部の語彙辞書と一致したかどうか，の 2 値を単語種類数ぶんの次元とした one-hot ベクトルであざ瘡様皮膚 乾皮疹燥亀裂

precision

29.2

38.9

23.7

16.7

recall

67.4

76.0

60.9

50

F-measure

40.8

51.4

34.1

25

2 節で述べた発疹の性状等を表す語を，医療参考

Accuracy

67.4

76.1

60.9

50書などを参考に 550 語収録した．

表 1

機械学習手法の評価結果

4.2

5.2

ルールベースる．つまり，疾患を特徴づける症状

N 個×

語彙 M 個 が次元数となる．
辞書は我々が作成した外部の語彙資源であり，ルールベース

表 2 及び表 3 にルールベースによる疾患ごとの4.2.1 システム構成
機械学習と同様に形態素および構文解析を行い，以下の手順で推測を行った．同じ入力に対し複数の推測が得られるので，そのなかから最も確結果を示す．我々は，Grade 表現がないカルテからも重症度を抽出することを目指している．手順
1 を用いず重症度を抽出したところ，表 3 のように精度が全体的に低下した．

信度の高い結果を出力とした．

爪囲炎

手順 1：Grade 表現の抽出「Grade」と数値表現(0~5）が含まれる文の主格が期待する疾患名のとき，疾患と重症度を保持する．確信度は 5 とする．
手順 2：症状の状態による推測
症状の単語の係り先が「治癒」あるいは「消失」などの治癒表現，または否定表現があれば Grade

ざ瘡様皮 膚皮疹乾燥亀裂

precision

45.1

36.2

16.6

29.2

recall

80.4

73.9

50.0

67.4

F-measure

57.8

48.6

25.0

40.8

Accuracy

80.4

73.9

50.0

67.4

表 2― 282 ―ルールベース（Grade あり）の評価結果

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爪囲炎

ざ瘡様皮膚乾皮疹燥

亀裂ていないが，SOAP や CTCAE などの基準に沿ってカルテが作成されている．自由記述部分からのprecision

16.7

31.4

14.4

17.9

重症度抽出はある程度の精度で可能であろう．重recall

50.0

69.6

45.7

52.2

症度の抽出により，患者の症状悪化の見落としがF-measure

25.0

43.2

22.0

26.7

減り，QOL の向上につながると期待される．医療Accuracy

50.0

69.6

45.7

52.2

デ ータ は管理 が厳 しく ， 扱い が難し い． また

ルールベース（Grade なし） の評価結果

Grade3 以上の疾患データは少なく，CTCAE の色付きのセルは表 1，表 2 及び表 3 の中で最も良基準も Grade4 以降の表現が曖昧である．そのたい結果であったことを表す．

め対象データを増やすことが今後の課題である．

68

表 3考察

参考文献

必要な単語を素性として適切に利用できたか[1] 島井良重，武田理宏，真鍋史郎，寺本圭，三を調査したところ，重症度判断に必要な情報と思

原直樹，松村泰志，電子カルテ蓄積データをわれる単語 185 語のうち，132 語を獲得できたこ用いた薬剤性間質性肺炎の発生頻度の算出とが分かった．また，その他に 450 語の単語を獲法，医療情報学，vol.36，no.4，pp.157-165，得していた．Assessment や Plan の記述から疾患2016を重複して獲得していた．獲得できなかった単語[2] 東山翔平，関和広，上原邦昭，医療用語資源

は，素性辞書に登録されていないことや表記ゆれの語彙拡張と診療情報抽出への応用，自然言が原因であった．調査は素性に利用した単語の文語処理，vol.22，no.2，pp.77-105，2015

字位置と，3 節で述べたキーワードの文字位置を[3] Dinu A.J.， Ganesan R，Felix Joseph，比較した．爪囲炎は重症度によって症状に大きなBalaji V ， A study on Deep Machine

違いが現れるため，他の情報を考慮せず，症状のLearning Algorithms

みで評価するルールベースの精度が高かった．皮

diseases，International Journal of Applied

膚乾燥は口唇炎（口の乾燥）を皮膚乾燥と誤ってEngineering Research ， vol. 12， no.17 ，出力しており，確信度が 1 のものは出力しないこ

pp.6338-6346，2017

fordiagnosisofとで対応可能と考える．また発疹の性状を素性と[4] Tripoliti E, Papadopoulos T, Karanasiou G,して用いたため，爪囲炎や亀裂のような皮膚の表Naka K, Fotiadis D ， Heart Failure:面の問題ではない疾患の特徴をうまく得ること

Diagnosis,が出来なかった．Grade3，4 及び 5 の疾患の記述

Prediction of Adverse Events Through

データが 0 のものがあり，クラスの偏りが大きかMachineったことも機械学習の精度が低下した原因であComputationalる．

Biotechnology Journal ，vol.15 ，pp.26–47，

7

SeverityEstimation

LearningandTechniques

and，

Structural2017

おわりに実験の結果，最も良い結果では人間とほぼ同様[5] 清水 宏，あたらしい皮膚科学第 2 版，中山の 7 割前後の正確度で重症度を抽出することが出書店，中山書店，2011

来た．重症度抽出に適したキーワードを選択できたといえる．カルテの自由記載部分は構造化され― 283 ―

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