医療文書における数値表現のトークン化によるICDコード予測と医療タスクへの応用検証

国立病院機構が構築する大規模匿名化電子カルテデータNCDAを用いて，自由記述テキスト部から主診断ICD-10コードを予測するシステムを構築した．予測にはWikipediaと医療テキストとでそれぞれ事前学習されたBERTモデルをﬁne-tuningして比較した．電子カルテには既存の言語モデルで扱いづらい数値を用いたテキスト表現が多く含まれている．それらの表現を特殊トークンとしてまとめて扱う手法を提案し，予測性能の向上を確認した．このICD-10コード予測で学習されたモデルを別の医療タスクに応用し，ICD-10コード予測による学習が医療言語処理全般に性能を向上させ得るか調査した．