診療データベースを用いたカルテスクリーニング

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．