電子カルテの自然言語処理解析 90%以上の精度で感染症・伝染病の診断

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シンガポール国立大学の研究チームは、電子カルテの自然言語処理による解析を実施。これにより、90%以上の精度で感染症・伝染病の診断を下すアルゴリズムの開発に成功した。

同チームは、総合診療科の電子カルテ1680件のうち、半分をトレーニングに使い、残り半分をアルゴリズム評価のためのデータとして活用。このアルゴリズムは、呼吸系感染症や消化器系感染症については、90%以上の精度で診断を下すことに成功した。

Clinical History Extractor for Syndromic Surveillance (CHESS)と呼ばれるこのアルゴリズムは、感染症・伝染病に関する48種類の兆候や症状を、電子カルテから抽出できるという。なお、CHESSの診断結果には、症状が続く期間も含まれる。

参考文献
Validation of a Natural Language Processing Algorithm for Detecting Infectious Disease Symptoms in Primary Care Electronic Medical Records in Singapore

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