Bi-LSTMモデルによる機械学習を用いたMRI撮像指示予測に関する基礎検討

抄録

【目的】MRIは優れた診断情報を有する反面，患者負担の大きい検査である．当院では，放射線科医によりMRI撮像指示がされているが，すべての検査依頼に撮像指示を行うことは大きな負担である．自然言語処理により撮像指示予測が可能であれば，放射線科医の負担軽減が可能となる．本検討は放射線科医の補助を目的として，自然言語解析によるMRI撮像予測の実現可能性を検討した．【方法】施設のMRI撮像プロトコルの独自性や，検査依頼文の特殊性を考慮し，大規模データセットや事前学習モデルの利用は不向きと考えた．自然言語処理手法として実績のあるLSTMに注目し，独自の形態素解析の前処理を併用した4層の双方向LSTMモデルを用いた．【結果】提案手法はPrecision, Recall, F1-scoreのMacro平均はそれぞれ，70.6%，69.5%，68.9%を示した．先行研究と比較し，日本語の自然言語処理タスクであることを考慮すれば，及第点を得たと考える．提案手法は，語彙の削減と最適化，類似性の学習に直接的・間接的に作用し少数派クラスの予測精度を改善したと考えられる．【結語】提案手法の有効性と，自然言語処理を用いた撮像指示予測の実現可能性が示唆された．