\label{intro}医療現場で生成される多様なデータ（以下，\textbf{医療データ}と呼ぶ）の大部分は自然言語文であり，今後もその状況はただちに変わりそうにない．医療データの利活用としては，診療への応用，もしくは学術研究や政策への応用が挙げられるが，現在，盛んに医療データの利活用の重要性が叫ばれているのは，後者の二次利用である\cite{研究開発の俯瞰報告書2017}．二次利用されることが期待される医療データとしては，\textbf{健診データ}や\textbf{診療報酬データ}がある．健診データは健康診断の際に作成されるデータであり，検査名と検査値から構成される．健診データは受診者が多く，組織で一括して収集されるため，大規模な医療データとしてよく用いられる．一方，診療報酬データは医療費の算定のために用いられるデータであり，医療行為がコード化されたものである．このデータは厚生労働省が収集し管理するため，同じく大規模な医療データとしてよく用いられる．両データは，数値やコードから構成される構造化されたデータのためコンピュータでの扱いは容易であるが，詳細な情報が含まれていないことが解析の限界となっていた．そこで，より詳細な情報が含まれる\textbf{診療録}，\textbf{退院サマリ}，\textbf{症例報告}といったテキスト化された医療データの活用に注目が集まっている．診療録とは，病院において患者が受診した際や入院時の回診の際に記述されるテキストであり，詳細な患者情報が記述される．また，退院サマリとは，退院時に記述される情報であり，入院中の診療録の要約である．症例報告も退院サマリと同じく入院時の要約であるが，学会に報告されるものである．他にも，病院内にはテキスト化された医療データが存在しており，本稿ではこれらのテキスト化された医療データ全般を指し，\textbf{電子カルテ}と呼ぶ．電子カルテは，自然言語文が中心となる非構造データであるため，扱いは困難であるが，詳細な情報が記述されており，その量は年々増加しつつある．この動きは，1999年に医療データであっても，一定の基準を満たした電子媒体への保存であれば，記録として認められる，という法改正が行われて以降，特に急速に進展した．2008年には，400床以上の大規模病院で14.2\%，一般診療所で14.7\%であった電子化率は，2014年には，400床以上の大規模病院で34.2\%，一般診療所で35.0\%と倍以上に増加している\footnote{厚生労働省医療施設調査より(http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/79-1.html)}．このまま増加すれば，ほとんどの病院で電子カルテが用いられるであろう．電子化の第一の目的は，病院の運営の効率化によるコスト削減であるが，副次的な利用法として，これまで膨大な労力をかけて行われてきた調査への応用が期待されている．例えば，医薬品の安全に関わる情報や疫学的情報の収集をより大規模かつ容易に実行可能にしたり，これまで不可能であった医療情報サービスも構築可能にすると期待されている．しかし，このような期待は高まるものの，具体的な成功事例は乏しい．これは，電子カルテに多く含まれる自然言語文の扱いが困難であることが原因で，電子カルテの情報を最大限に活用するには自然言語処理が必須となる．本研究では病名のアノテーション基準を提案し，45,000例もの症例報告を材料としてアノテーションを行う．このアノテーションでは，症例報告の対象患者の疾患や症状についての情報を整理することを目指し，単に病名のみをマークするだけでなく，症状が患者に発生しているかどうかの区別まで行う．海外では，医療分野における同様のコーパスは政府の協力のもと開発，公開がされているが，日本では公開された大規模コーパスは存在せず，コーパスの仕様についても十分な資料がなかった．本稿では，日本で初となる大規模な医療分野のコーパス開発の詳細について述べる．本研究が提案するアノテーションは，症例報告のみならず，さまざまな医療テキストへ利用可能である汎用的なものである．また，これが実行可能なアノテーションであることを示すために，複数のアノテーター間における一致率やその問題点などの指標を示し，フィージビリティの検討を行った．最後に，病名アノテーションを利用して構築した病名抽出器についても紹介する．本コーパスの特徴は，以下の2点である．\begin{enumerate}\item従来，小規模な模擬データが配布されるにとどまっていた利用可能な医療分野のコーパス\cite{mednlp10,mednlp11,mednlp12}と比較し，約45,000テキストという大規模なデータを構築した点．\item単に用語の範囲をアノテーションしただけでなく，用語で示された症状が実際に患者に生じたかどうかという\textbf{事実性}をアノテーションした点．\end{enumerate}特に，症状の事実性を記述することは応用を考えると重要である．例えば，以下のような2つの応用システムを用いたシナリオを想定できる．\begin{description}\item[【医薬品副作用調査シナリオ】]ある医薬品Aと医薬品Bがどれくらい副作用を起こすかを比較したいとする．この場合，医薬品Aと医薬品Bで検索して得られたテキストセットAとテキストセットBをつくり，それぞれに出現する副作用と関連した病名の頻度を比較すればよい．だが，これを実際に行うと，「副作用による軽度の\textless\texttt{P}\textgreater咳嗽\ignorespaces\textless\texttt{/P}\textgreaterは認めたが、\textless\texttt{N}\textgreater間質性肺炎\ignorespaces\textless\texttt{/N}\textgreaterは認めなかった。」\footnote{\textless\texttt{P}\textgreaterで示した病名は事実性のあるもの，\textless\texttt{N}\textgreaterで示した病名は事実性のないものを表す．詳しくは4.2節．}といったように，想定はされるが実際には起こっていない副作用も記述される．よって，事実性を判定する必要が生じる．\item[【診断支援シナリオ】]診断を行う際には，ガイドラインに沿って症状の有無を調べ，合致する診断を下す．これはフローチャートになっており，例えば，意識消失，痙攣あり，嘔吐あり，発熱ありの際に考えられる症状には心筋炎，脳梗塞，脳炎など曖昧性があるが，ここで血液検査を行って炎症所見のない場合は心筋炎が除外される．このような場合，診断がガイドラインに沿っていることを明確にするために，事実性のない症状についても記述される（この例では「炎症所見なし」）．よって，診断支援のデータとして用いる場合には，事実性を判定する必要が生じる．\end{description}本研究の貢献は以下の通りである．\begin{enumerate}\item医療テキストへのアノテーションについての詳細な仕様を示した．\item実際にアノテーションした結果について，一致率や問題点などのフィージビリティを議論した．\item本研究で構築したコーパスを用いて病名抽出器を構築し，アノテーションの妥当性を検証した．\end{enumerate}\vspace{1\Cvs}