医療現場で日々作成される診療テキストの利活用に向け，機械学習による診療データベースの構築と診療データベースのカルテスクリーニングへの適用可能性について検討を行う．その結果，構築した診療データベースをカルテスクリーニングに用いることで，カルテスクリーニングに要する時間を約80%短縮(174時間から34時間)できる可能性があることが明らかとなり，その有効性が示唆された．

医師によって作成される経過記録や病理レポートなどの診療テキストには患者の訴え，所見や診断に関する情報などが記載されており，臨床研究や診断支援などへの利活用が期待されている．しかし，診療テキストは医師によってフリーテキストで作成されるため，情報が構造化されておらず利活用における大きな障壁となっている．現状は医師が必要な情報を手動で診療テキストから抽出し，データベース化(以後，診療データベース)することで診療テキストを構造化データへ変換し使用している．診療データベースはカルテスクリーニング(臨床試験の選択基準を全て満たす患者を検索する作業)やがん登録などの情報登録作業に活用が可能であるが，診療データベースの作成には大量の診療テキストを確認する必要があり，加えて運用には定期的なアップデート作業が必要不可欠であるため，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，診療データベースを自動で作成することができれば，医師の負担軽減や臨床試験などの更なる促進に繋がると考えられる．そこで本研究では，機械学習による診療データベースの構築と評価，また構築した診療データベースのカルテスクリーニングへの適用可能性について検討を行う．