電子カルテ情報をセマンティクス（意味・内容）の標準化により分析可能なデータに変換するための研究

抄録

研究目的

　研究の目的：高齢化社会の中にある我が国をはじめとする先進諸国では，循環器疾患が急増している．循環器疾患は再発を繰り返し徐々に進行していくという臨床経過をたどることが多い．そのため循環器疾患においては，Major Adverse Cardiac Event（MACE）とよばれる主要有害心血管イベントを発生させないための再発予防が重要である．しかしMACEを判断するためには担当した臨床医の判断または，診療録から判断するしかない．そのため，診療報酬請求情報を使用した分析，または電子カルテ情報を用いてビッグデータの分析においては，MACEなどのイベントをアウトカムにした研究をすることができない．本研究では，電子カルテの記事情報から自然言語処理を活用して自動的にMACEであると判断するためのシステムを開発し，電子カルテ情報を用いたMACEのビッグデータ分析を行うためのシステムを開発する．