言語処理学会 第26回年次大会 発表論文集 (2020年3月)

機械学習を利用した医療現場の退院時サマリ作成業務軽減に向けた試み
早川 龍雄※1

内野 詠一郎※2

玉田 嘉紀※2

奥野 恭史※3※1 富士通株式会社 ソフトウェア事業本部 AI ソフトウェア開発事業部※2 京都大学大学院医学研究科 医療情報 AI システム学講座※3 京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野
電子カルテには患者に関する膨大な医療情報が蓄積されており、これらのデータを利活用することで先制医療や個別化医療につながることが期待されている。医療現場でも過去の患者への治療情報から医師・看護師の作業効率化へ応用し、働き方改革を実現するニーズが高い。中でも退院時サマリ作成は患者の入院期間に記録された自由記載テキストを含む膨大な診療録からポイントとなる治療経過を抽出する作業となる為、時間がかかる作業であり医師の作業負担となっている。本研究は、退院時サマリ作成支援を医師の知見（暗黙知）に基づいた診療録からの重要文抽出問題と捉え、自然言語処理を用いて実現する技術を確立することで医師の作業負担を軽減することを目的とした。要素技術としては LSTM により単語の出現パターン予測により重要文かどうかを判定し、医師の判断の観点をモデル化する試みを実施し、良好な結果が得られることを確認した。

キーワード: 自然言語処理, LSTM, BERT, 電子カルテ(EHR), 退院時サマリ, 働き方改革

１． はじめにな作成が必要となる [2]。電子カルテシステムに2019 年 4 月に働き方改革関連法案の一部がよる IT を活用した作成支援機能の実現は医療施行され、様々な企業で働き方の見直しや効率現場医師の作業負担を大きく軽減することが期化に対する検討が進んでいる。医療現場でも医待できる機能であると考える。

師の労働時間等の環境改善の必要性が問われて著者らは、電子カルテシステム開発の知識をいるが、進んでいない状況となっている [1]。実活用しながらアカデミアと共同で電子カルテ診際の診療行為だけでなく事務書類の作成業務な療録のテキストデータの解析の為の研究を行っどがあり、さらに大学病院の場合は研究の実施ている。京都大学と富士通は、新たな診療支援や論文作成など多岐にわたる作業が存在していや創薬の実現など AI を活用した次世代の高度ることがその要因である。中でも患者の退院時医療化に向けた研究開発を目指し、共同研究講

サマリ作成業務は大量の電子カルテの患者入院座を設立した[京都大学医学部附属病院 医の倫期間に記載されたテキスト記載情報から必要な理委員会 承認番号：R140S] [3]。研究で開発し情報を要約し記録として残すという作業である。

た要素技術やノウハウを応用し、社会に成果を診療報酬における加算（診療録管理体制加算 1）広く還元していくことを目指している。その中に必要な作業で、患者退院後 2 週間以内の迅速で電子カルテのテキスト記載情報から退院時サ― 937 ―Copyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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マリを作成する上での医師がどのような知見院時サマリデータを利用した。データプレパレ（暗黙知）で重要な記載であると判断するかとーションとして電子カルテ診療録のテキスト構いう問題について NLP 技術を利用して研究を造に合わせて以下の様な処理を実施している。

進めている。以降、実際に LSTM や BERT など辞書に合わせた全角・半角の規則統一の深層学技術習を用いて実施した電子カルテテ

数値表記（ローマ数字・丸数字）変換

キスト情報からの重要文抽出処理の研究内容と括弧表記の統一化

結果について論じる。

検査結果等に含むスペース・タブ等除去
文書のセンテンス分割（「。」や改行等）

２． 電子カルテのテキスト記載情報の特徴と課題

コピー＆ペーストで作成された重複セン

電子カルテ診療録には、患者の様々な情報がテンスの削除記載されており、患者の身体所見・既往歴・家族センテンス単位に分割されたデータの中には、構成、患者の SOAP（主観的データ・客観的デプロブレムと呼ばれるタイトルとして記載されータ・評価・計画）などが存在する。電子カルテている内容や、検査結果項目のみの表記、覚書

診療録は患者の治療の為の情報を記載するシスのように単語のみで記載されている内容などもテムであり、後にデータを活用するように考慮存在している。今回は LSTM によるセンテンスされていない為にほぼ構造化されておらず、文内の単語の系列情報のパターン識別を目的とし書と検査項目が混在し、口語表現・書き言葉をており、これらに該当するセンテンスは除外対多く含んでいる。用語の使い方も統一されてお象とした。

らず、略語表記も多用され、あまり第 3 者が見

退院時サマリには、家族歴や既往歴、医師のやすいような考慮は行われていないのが現状で所感、検査結果、画像診断レポートなど入院時ある。退院時サマリはそれらの記載から医師がの電子カルテ診療録以外の情報を含めて参照さ患者の入院期間の治療過程でポイントとなる文れるデータも存在する為、今回は電子カルテを書を要約して記載している。退院時サマリを作参照して作成される治療経過記録のみを抽出し成する為の書き方ルールは標準化されておらず、た。さらに入院期間が 2S 日を超える患者データ

記載する医師によっては文書から必要なセンテについても対象外とした。

ンスをコピー＆ペーストして編集したり、記載内容を参考に新しい文書を作成したり、など

４． アノテーション付与処理

様々なパターンが存在する。患者の入院期間のセンテンス単位に分割されたデータに対して長短でも違いがあり、長期入院患者の場合は、退院時サマリに記載されるかどうかの分類アノ文書を独自に作る傾向が強くなっている。このテーションを付与した。膨大なデータに対してようなデータからまず重要文抽出処理の為のデ機械的に分類を行う為に Levenshtein 編集距離ータプレパレーションとアノテーション付与ので SOAP データと退院時サマリの特定の患者の処理を実施した。

同じ日時で編集距離が近いセンテンスにアノテーションを付与する方針とした。Levenshtein

３． データプレパレーション処理

編集距離は単語ではなく文字の編集距離となる

今回の検証を行うにあたり、京都大学医学部附属病院の腎臓内科の約 2000 名の患者の匿名加工処理済み電子カルテ内の SOAP データと退― 938 ―ので、形態素解析による分かち書きを行った結果に対して編集距離を出力した。
退院時サマリにはコピー＆ペーストした後にCopyright(C) 2020 The Association for Natural Language Processing.
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単語を置き換え、複数文書を結合するなどの加LSTM のネットワーク内で、1 センテンス用工を行うケースも多く、Levenshtein 編集距離と前後を含めた 3 センテンス用（アノテーショだけではアノテーション付与が不足する為、電ンは OR 条件）の Embedding の結合を試みた

子カルテ診療録と退院時サマリから Word2Vec[図 1]。電子カルテ診療録の記載で医師が重要文モデルを作成し、その上で文書をベクトルの分と判断するのは、センテンスごとの記載内容の散表現として類似性比較する Word Mover’s

重要性と、そのセンテンスの前後のセンテンスDistance（WMD）を利用した[4]。WMD だけでに含まれる原因（cause）や結果（outcome）なは Word2Vec で学習された特徴単語で類似単語どの関係性を示す単語が含まれている可能性をを考慮してスコアを算出する為、医療的な観点学習結果に反映しようとした。

で全く異なる意味でもスコアが低くなる（類似少量データ（患者 200 人）でモデルのパラメ度が高くなる）傾向があったので、Levenshteinータの比較検討を行い、以下の設定値にて実証編集距離と WMD の組合せを行った。

を行った。

アノテーション付けする編集距離と WMD のそれぞれの閾値は少量データに対して臨床医やlearning rate：0.0001
loss 関数（Cross Entropy）の weight

学生が分類した内容の精度に近い値を採用した。

：正解データの比率に合わせ 1:3
dropout：全層（選出確率 0.2）

５． 学習処理と評価

batch size：64

アノテーションが付与されたデータセットに結果として、recall 値で 0.S05 の結果を出力

対して、LSTM で 2 クラス分類での重要文抽出することができた。電子カルテ診療録のそれぞを実施した。退院時サマリは電子カルテ上で医れのセンテンス内の出現単語に重要文判定とし師の判断で必要となる情報を抜粋・加工して記て特徴的な単語が次のセンテンスに出現すると載される為、要約文書の生成ではなく退院時サいうパターンが LSTM の系列パターンとして特マリに記載する候補を重要文として抽出する方徴をよりとらえたことが可能となったと考察し針とした。評価方法としては重要文としての漏ている。

れを最小限とする（逆に重要文でないセンテン同じデータセットを用いて BERT との精度比スが候補となってもある程度許容する）ことと較についての検証も実施した。BERT を利用すし、recall 値による判断を行った。

るにあたり、京都大学 黒橋・河原研究室の当初、1 センテンスに 1 アノテーションで学BERT 日本語 Pre-trained モデルを利用し、形習処理を行っていたが、対象のセンテンスの前態素解析エンジンとしては JUMAN++V2 を利後のセンテンスを含めて学習を行うことで精度用した[5]。特に LSTM の時の様なデータセットを向上させることが確認できた [表 1]。

に対する工夫を行わずにファインチューニング

1センテンスに対して正解アノテーションを付与

前後を含めた3アノテーションに対して中央の正解アノテーションを付与

前後を含めた3アノテーションに対してそれぞれのセンテンスのアノテーションのOR条件でアノテーションを付与【例】
センテンスA ︓ 1（重要⽂）【例】【例】
センテンスB ︓ 1（重要⽂）
センテンス A B C ︓ 1（重要⽂）
センテンス A B C ︓ 1（重要⽂）
センテンスC ︓ 0（重要⽂でない）
センテンス B C D ︓ 0（重要⽂でない） センテンス B C D ︓ 1（重要⽂）
センテンスD ︓ 0（重要⽂でない）
センテンス C D E ︓ 0（重要⽂でない） センテンス C D E ︓ 0（重要⽂でない）
センテンスE ︓ 0（重要⽂でない）

accuracy
recall

0.615 ± 0.009
0.776 ± 0.040

0.798 ± 0.032
0.728 ± 0.068

0.706 ± 0.024
0.864 ± 0.012

accuracy 値：0.723 ± 0.017
recall 値：0.SS9 ± 0.030

図 1：ニューラルネットワーク構造図

表 1：複数センテンスの組合せ検証― 939 ―

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した結果、AUC は 0.S4 となり閾値を 0.05 以上したモデルを構築する際に既知語となっているで重要文と判断することで recall 値が 0.725 と単語に置き換えて学習するという手法としていいう結果となった [図 2][表 2]。

るが、データ量が少ない患者ではあまり効果がなく、今後対応策を検討していく必要がある。

６． 今後の課題作成したモデルを利用し、実際の電子カルテ

７． おわりに診療録のサンプル患者データに適用した結果、本論文では、電子カルテ診療録から医師が退正解率に大きな差があった。原因としてはモデ院時サマリ作成の負荷軽減を目的とした深層学

ルの Embedding で利用した単語群に含まれな習技術の利用についての研究結果を述べた。

い未知語の出現数であり、未知語が多いと正解まだ研究段階であり、退院時サマリ作成支援率が低下する傾向となった。退院時サマリ作成

機能としての実用化は今後さらに検討を行う必における重要文抽出としては未知語が多いケー

要があるが、医療テキストデータから重要な部スでの対策が重要となる。データが増加するご分を抽出する為の技術として有意義であると考とにファインチューニングして語彙をアップデえている。今後診療現場における医師の働き方ートすることが望ましい。暫定的な方法として、改革を支援する技術として応用していくことに対象患者のみの少量データで Word2Vec モデル期待している。

を作成し、類似性の単語の中から LSTM で作成

図 2：BERT での出力結果（ROC 曲線）

表 2：重要文判定の閾値参考文献1) 総務省 第 1 回 医師の働き方改革に関する検討会資料 3「医師の勤務実態等について」, 平成 29 年 S 月 2 日2) 退院時要約等の診療記録に関する標準化推進合同委員会（日本医療情報学会・日本診療情報管理学会）「退院サマリー作成に関するガイダンス」, 2019 年 9 月 25 日
3) 富士通プレスリリース, 「京都大学と富士通、高度医療化に向けた AI 活用の共同研究講座を開設」[http://pr.fujitsu.com/jp/news/201S/01/24.html]（2019/12/19 アクセス）
4) Matt J. Kusner, Yu Sun,Nicholas I. Kolkin,Kilian Q. Weinberger
Washington University in St. Louis, 1 Brookings Dr., St. Louis, MO 63130「From Word Embeddings To Document Distance」
5) 京都大学 黒橋・河原研究室, 「BERT 日本語 Pretrained モデル」
[http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp › BERT 日本語 Pretrained モデル]（2019/12/19 アクセス）― 940 ―

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