rohaniのブログ

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人工知能学会の特集『患者と医師が使う言葉の違い〜闘病記の医学的な応用に向けて〜』を読んだ

論文 メモ

患者と医師が使う言葉の違い〜闘病記の医学的な応用に向けて〜

荒牧 英治,増川 佐知子,宮部 真衣,森田 瑞樹,Eiji Aramaki,Sachiko Maskawa,Mai Miyabe,Mizuki Morita 患者と医師が使う言葉の違い : 闘病記の医学的な応用に向けて(<特集>パーソナルデータに基づく気付きの創発) 人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 09128085 人工知能学会 2013-11-01 28 6 857-861 https://ci.nii.ac.jp/naid/110009675047/

一言で言うと

闘病記と医師が記述した文書について、症状用語の出現頻度・割合、基本医学用語・標準医学用語・非標準医学用語・症状文　の割合を調べて比較した

用語メモ

  • cTAKES：臨床データの自動抽出技術
  • TEXT2TABLE：退院サマリ用情報抽出システム
  • PatientLikeMe:疾患情報を共有/収集するSNS
  • 信頼性の問題・用語の差異の問題：患者による文章から抽出した情報の活用に際する問題
  • TOBYO：闘病記が掲載されたブログを条件付き検索できる
  • LifePlette：闘病に関する患者SNS
  • 本人執筆型、介護人執筆型、単テーマ、多テーマ：闘病記の分類

参考文献メモ

論文中の紹介から解釈。あやしいかも

  • i2b2, : Informatics for Integrating Biology and the Bedside (2006)
    カルテに記載されている患者が喫煙歴があるかどうかの研究

  • Aramaki, E., Miura, Y., Tonoike, M., Ohkuma, T., Mashuichi, H., and Ohe, K.: TEXT2TABLE: Medical Text Summarization System Based on Named Entity Recognition and Modality Identification, in Proceedings of the Human Language Technology conference and the North American chapter of the Association for Computational Linguistics (HLT-NAACL2003) Workshop on BioNLP, pp. 185–192 (2009)
    副作用の原因となった薬剤を抽出する研究

  • Ellis, L., Showell, C., and TurnerPages, P.: Social Media and Patient Self-Management: Not all Sites are Created Equal, Studies in Health Technology and Informatics, Vol. 183, (2013)
    患者が自ら発する文章から臨床情報を抽出する試みの発展予想