医師によって作成される初診時記録や経過記録などの診療記録の利活用に向け，機械学習とルールベースに基づく診療データベースの構築，そして診療データベースを用いたカルテスクリーニング(臨床試験の選択基準に適合する患者の選定作業)について検討を行う．開発した機械学習モデルは固有表現抽出がMicro-F1で0.884，関係抽出が0.768と一定の精度で診療記録からの情報抽出が可能であった．また診療データベースを用いたカルテスクリーニングの精度は，診療記録を直接用いた際の精度よりも最大で4.2倍改善することが明らかとなった．本研究で構築した診療データベースはカルテスクリーニングに有用である可能性が示唆された．

医師によって作成される経過記録などの診療記録には患者の訴えや所見などの情報が多く含まれているため，臨床研究や診断支援などにおける利活用が期待されているが，診療記録はフリーテキストで記載される非構造なデータであるため直接的に利用することは難しい．現在は医師が研究に必要な情報をそれぞれ診療記録から手動で抽出し，データベース化(以後，診療データベース)しているが，日々の診療業務で多忙な医師にとっては負担の大きい作業である．そのため，診療記録からの情報抽出を行う研究がいくつか報告されている．Patelら[1]は5,160件の診療記録に出現する13種類の固有表現と11種類の関係に対してアノテーションを行い，ConditionalRandomField(CRF)による固有表現抽出を行い，高い精度で抽出できることを明らかにした．Huら[2]はChatGPTを用いた退院サマリからの固有表現抽出の性能について調査し，Fine-tuningを行った事前学習済みモデルには劣るものの、訓練データなしでも一定の精度で固有表現抽出が可能であることを報告した．日本語の診療記録を対象とした研究もあり，矢田ら[3]は3,769件の読影レポートと診療録に出現する40種類の固有表現と11種類の関係についてアノテーションを行い，事前学習済みモデルを用いた情報抽出の精度評価を行った．診療記録へのアノテーションや情報抽出の精度評価は重要な知見であるが，診療記録から抽出した情報の利活用まで踏み込んだ研究は少なく検討の余地がある．そのため本研究では，診療記録からの情報抽出に基づく診療データベースの構築，加えて診療記録の利活用が期待される先の一つである臨床試験において構築した診療データベースがどの程度活用可能かについて検討を行う．