画像レポートから無症候性脳梗塞を識別する自然言語処理技術

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米メイヨークリニックを中心とした研究チームは、MRIやCTの読影レポートから無症候性脳梗塞を自動識別する自然言語処理アルゴリズムを開発した。研究成果は学術誌・JMIR Medical Informaticsにて公表されている。

研究チームの論文によると、メイヨークリニックとタフツ医療センターで作成された1000の脳画像レポートから、アルゴリズムの構築を行ったという。チームはルールベースと機械学習の両手法によるアルゴリズム開発を行ったところ、いずれも99%を超える高い正確性での無症候性脳梗塞と大脳白質病変の識別に成功したとのこと。

無症候性脳梗塞は、文字通り症状を有さない脳梗塞を指し、健常高齢者の20%にみられるとの報告もある。一方で無症候性脳梗塞を持つことは、続発する脳梗塞や認知機能低下、身体機能低下リスクなどと結びつくため、適切なコントロールが欠かせない。自由記述の読影レポートから無症候性脳梗塞を鋭敏に自動捕捉する技術の実装は、ルーチンまたは他目的での画像検査の価値をより高めるものともなる。

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TOKYO analytica
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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

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防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。