患者-臨床試験マッチングにおいて、構造化データと非構造化データを効果的に統合するためには、以下の方法が有効です。
データ統合プラットフォームの導入: 構造化データと非構造化データを統合的に管理するためのデータ統合プラットフォームを導入します。このプラットフォームは、両方のデータ形式を統一的に扱い、相互に関連付けることができます。
自然言語処理（NLP）の活用: 非構造化データ（例：患者の医療記録）を処理するために、NLPテクノロジーを活用します。NLPは、テキストデータから意味を抽出し、構造化データと統合するのに役立ちます。
データマッチングアルゴリズムの開発: 構造化データと非構造化データを照合するための専用アルゴリズムを開発します。このアルゴリズムは、両方のデータ形式を適切に組み合わせて、患者と臨床試験の適合性を評価します。
人間と機械の連携: 専門家の判断と機械学習モデルの組み合わせを活用して、構造化データと非構造化データを統合します。人間の専門知識と機械の高速処理能力を組み合わせることで、より正確なマッチングが可能となります。
これらの手法を組み合わせることで、構造化データと非構造化データを効果的に統合し、患者と臨床試験のマッチングプロセスを向上させることができます。