医療機関で生まれるデータは、活用しにくい非構造化データであることが少なくない。自然言語処理（NLP）技術を利用すれば、この未開拓の情報源から、診療に関する有益な洞察が引き出せる可能性がある。
電子健康記録（EHR：Electronic Health Record）システムが医療機関に広く普及して以来、医師は治療計画を立てる際に、患者情報を取得するためにカルテの確認に頼ってきた。ほとんどのEHRシステムでは定形のカルテが作成可能だ。にもかかわらず、依然としてテキスト形式の非構造化データを作成している医師は少なくない。
非構造化データには、診断のための患者情報分析に使うことが困難だという大きな課題がある。自然言語処理（NLP）技術を利用することにより、非構造化データから有意義な洞察を得ることができる可能性がある。
医療関連サービスを提供するAtrius Healthは、2018年からNLPシステムを利用している。このNLPシステムは特定のキーワードおよびテキストパターンに基づいて患者に関する非構造化データを分析し、リスクのある患者を検出する。例えば患者情報の中から歩行能力の低下といった記録を読み取り、老年症候群になる可能性が高い高齢患者を特定することが可能になる。
こうしたプロセスは今まで、完了まで数日かかっていたが、NLPシステムによる自動化で、数分に短縮できる。医療スタッフは医療履歴を確認する必要がなくなり、時間と費用を節約できる。
他にも、NLP技術が患者の非構造化データから貴重な洞察を引き出している、いくつかの貴重な事例がある。
近年、臨床医は、患者の精神状態監視の必要性を強調している。NLPシステムを利用することで、人の感情を表すテキストを分析することが可能だ。中には患者がソーシャルメディアに投稿しれたテキストを収集して分析し、患者の精神疾患の初期兆候を検出する医療向けNLPシステムもある。
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