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医療分野の革新！大阪公立大学とAI企業の共同研究がスタート

大阪公立大学、医療法人LIGARE、AICRO株式会社の三者が共同で新しい医療研究の枠組みを築くべく、革新的な取り組みを始めました。この研究は、多発性骨髄腫の患者データを自然言語処理（NLP）技術を用いて構築することを目指しています。

背景：データ収集の現状

近年の医療研究において、データ収集は依然として手作業で行われています。特に、医師がカルテを基に自由記述で行う内容が多いことから、情報の構造化が難しいという課題があります。このような非構造化データから必要な情報を抜き出す作業には、膨大な労力がかかり、臨床医に過度の負担を与えています。

さらに、複数の医療機関が協力してデータを収集する場合、各医師の入力基準や転記ミスによって、一貫性に欠けた情報が蓄積されることが少なくありません。これは、質の高い研究データベースを構築する上で大きな障害となっています。

共同研究の目的

本共同研究の目標は、電子カルテのデータを自動的に構造化し、高品質なデータベースを構築することです。具体的には、診療録に記載された情報から、研究に必要なデータを抽出・整形するAIプログラムを開発します。これにより、データ収集の効率を大幅に向上させ、臨床医の手間を軽減することを狙っています。

構造化プロセスの課題

構造化データの生成には、特に電子カルテ特有の専門用語や略語が数多く含まれ、その処理には高度な自然言語処理技術が求められます。また、普段の診療において、医师が意識してデータを構造化するのは難しいという現実もあります。このため、AIによるサポートが不可欠です。

具体的な取り組み

共同研究では、多発性骨髄腫の患者を対象に、電子カルテから構造化されたデータを生成するAIプログラムの開発に取り組みます。具体的には、診療録から抽出されたデータを精密に評価し、疫学研究に活用できる形で整理します。また、AICROが開発した高度な前処理技術を利用し、より正確な情報を引き出すことを目指します。

今後の展望

このプロジェクトが成功することにより、カルテ入力時からデータ収集を意識した入力ができるようになる可能性があります。さらに、AIによるデータ収集の自動化が進めば、診療水準の維持にも寄与する結果となるでしょう。医療現場におけるAI技術の発展に期待が高まります。

この共同研究によって生成される「構造化カルテ」は、医療業界の未来を切り拓く重要な一歩になるでしょう。医療法人LIGAREやAICROの知見を活かしながら、大阪公立大学がどのように医療現場に革新をもたらすのか、今後の進展に注目していきたいと思います。

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