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電子カルテから病名を予測
電子カルテから病名を予測
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 NECは、電子カルテの診療データをディープラーニング(深層学習)で解析し、病名を予測して診断を支援する技術を「国際モダンホスピタルショウ2016」(2016年7月13~15日、東京ビッグサイト)に参考出展した。内科疾患を対象とする検証実験を、群馬大学医学部附属病院と実施済み。

 電子カルテの患者属性や検査結果、診察記事(自由記載文)を、ディープラーニングを搭載したNECの機械学習ソフトウエア「RAPID機械学習」で解析する。まず、これらの診療データと病名(正解ラベル)がひもづいた過去の患者情報を使い、学習モデルを作成。診療データの記載から診断につながる内容を抽出・解析し、病名を高精度に予測できるようにする。このモデルを使って、新規患者の診療データから病名を予測する。

 予測精度の評価に当たっては、新規患者の診療データに代えて、病名を伏せた学習時とは別の過去患者の診療データを解析した。正答率は現状で60%ほどという。

 NECは医療機関向けクラウドサービスなどに、こうした診断支援機能を実装したい考え。病名予測だけでなく、看護記録から医療スタッフの業務実態を可視化するような応用も可能と見ている。