\label{sec:introduction}臨床現場の文書記録が電子カルテシステムによって電子化されて以降，自然言語処理(NaturalLanguageProcessing;NLP)技術を電子カルテの自由記述テキストに適用する重要性も増す一方である\shortcite{AramakiBook}．例えば診療録は医師が診療に際して記載する記録文書であるが，その診療においては数値入力やカテゴリ選択だけでは表現し得ない微妙なニュアンスや複雑な状況もあることから，依然として診療に関する情報の大部分が自由記述部分に蓄えられており\footnote{NLPに頼らず電子カルテから情報抽出できるように，予め電子カルテに入力できる項目を規格化・標準化し，機械可読で構造的なデータにする動きもないわけではない．例えば新医療リアルワールドデータ研究機構株式会社（京都）は標準化された診療録入力を支援するためのオンコロジーデータベースを開発・販売している．}，そのままでは診療履歴の検索や二次的な症例分析に使うのが困難である．この自由記述テキストに，もし固有表現認識(NamedEntityRecognition;NER)を適用して病名や薬品名を識別できれば，ある患者が入院前も含めてどのような病歴を辿ったかや，なぜ特定の薬品が治療に使われてきたかといった情報を抽出できる可能性が開ける．さらに近年，大規模な症状データベース（フェノタイピングデータベース）\shortcite{Kohler2021-ha}と遺伝子レベル・分子レベルの研究\shortcite{Bayes-Genis2020-fj,Sun2016-iw}とを組み合わせることで，劇的な医学の進歩も期待されている．このような研究枠組みに使用できるデータソースとして，これまで分析困難とされてきた電子カルテの自由記述テキストから情報が得られれば，有益であることは明白である．このように医療へのNLP応用（医療言語処理）が注目される中で，適用されるのは教師付き機械学習に基づく手法が多く，質・量ともに優れた学習データの整備が重要である．ところが医療言語処理のためにアノテーションされたデータは，NER一つを取ってみても，他のドメインに比べると少ない．これは医療データが個人情報を含むものであって一般公開しづらく，アノテーション作業に特別な配慮が必要であることが大きな理由の一つとして知られている\shortcite{Gonzalez-Hernandez2017-cx}．専門的な用語・表現が高密度に作成されていることから，医学概念を表す言語表現を定義するのが難しいことも挙げられる．例えば，「間質性肺炎」という病変の名称を固有表現としたいとき，「肺」という臓器名もこの中には含まれている．病名も臓器名も臨床医学的には基本的な概念であり，医療ドメインの固有表現認識タスクでは抽出の対象となる固有表現タイプに設定されやすいが，「間質性肺炎」という表現全体を病名と扱うことも，内包された「肺」を臓器名としてさらに区別してネストされた固有表現とみなすこともできる．さらには「間質性」を核たる病変たる「肺炎」についての属性と捉え，属性＋病変からなる複合的な固有表現とみなす仕様も設計可能である．また「異常がみられる」といった，何らかの臨床医学的事実に言及しつつも標準的な病変名を含まない一般的な表現も散見され，この表現に出現する「異常」をも病名と捉える考え方もできる．いずれの方針も一定の応用目的に照らせば妥当たりうるが，アノテーションの難易度が変わる．臨床医学的に厳密なアノテーションを要求すれば，作業者に専門知識が必要となり，ただでさえ入手・公開が困難な臨床医学テキストコーパスへのアノテーションが困難になってしまう．もちろん臨床医学コーパスは専門家によるアノテーションが施されることが理想だが，現実的に難しいことが知られている．日本では医療従事者は慢性的に不足しているうえ\footnote{厚生労働省の『労働経済動向調査』における人手の過不足感を表す指標「労働人員判断D.I.」では，医療・ヘルスケア領域の人手不足は5年以上も慢性的にほぼ平均以上となっている．}，``本来の職務はアノテーションの作業と大きく乖離しており，熱意を持ってアノテーションに従事可能な人材の確保は容易でない''\shortcite[p.~124]{Aramaki2018}．さらに2019年末にはコロナウィルス感染症の世界的蔓延（パンデミック）が発生し，国際的に医療提供体制が逼迫する事態が断続的に起きた\shortcite{Hibi2021-im}．このような深刻な状況下で，本務である医療行為に専念すべき医療従事者に対し，NLPのためのアノテーションを依頼することは困難である．本研究では，多くの臨床的応用を見据えた言語処理向けアノテーション仕様を設計し，作業者に専門知識がなくても作業可能になるようなガイドライン\shortcite{guideline-en,guideline-ja}を策定した．特に，臨床医学テキストからのNERと関係抽出(RelationExtraction;RE)の両タスクで，これまで多くの研究が抽出すべき情報として定義してきた医学概念を広くカバーし，後続の研究者が車輪の再発明をせずに済むような，汎用的なアノテーション仕様を目指した．例えば，小規模な応用については固有表現のみ，あるいは一部の固有表現タイプだけを採用してもらう，また大規模な応用では本仕様をベースに新たな固有表現や関係を追加・拡張してもらうといった利用を想定している．本研究ではさらに，大規模な臨床医学テキスト3,769件に本アノテーションを実施した．コーパスとしての記述統計，および本コーパスにNERとREを適用した実験結果を報告する．なお本コーパスは研究用途で活用できるよう一般公開に向けて関係機関と調整中である．次節以降の構成は以下の通りである．\cref{sec:relwork}では医療言語処理向けのアノテーション仕様やコーパスを構築する過去の主な研究をまとめる．続いて，本仕様の策定手続きを\cref{sec:workflow}で，定義したエンティティや関係の概要を\cref{sec:scheme}で説明する．また\cref{sec:guidelines}において，本仕様に基づく作業の方針を作業者に説明するためのガイドラインについて述べる．\cref{sec:outcome}で本仕様に基づいて作成されたコーパスに関する統計を報告した上で，コーパスの人手による評価結果とコーパスを用いたNERとREの実験結果とを\cref{sec:experiments}で記述する．最後に\cref{sec:conclusion}で本研究をまとめ，展望に触れる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%table1\begin{table}[b]\input{05table01.tex}\caption{主な医療言語処理アノテーション仕様・コーパス}\label{tab:existing_schemes}\end{table}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%