オンライン医療診断データをどう取り扱う？

近年、オンラインでの医療相談が増加しており、患者と医師のコミュニケーションから健康に関するデータが大量に生成されている。これらのデータから得られる医療エンティティ*は、疾患監視や薬物有害反応の検出など、新しい医療知識を発見する基盤となる。

*医療エンティティとは、治療情報や医薬品情報、症状情報などの特定の情報のまとまりのこと。

以前から医療エンティティの抽出を試みる取り組みはあったが、精度や汎用性は低かった。機械学習手法を用いることで、パフォーマンスが向上することが判明し、広く採用されるようになった。しかし、学習モデルの構築が複雑であることなど課題は残っている。

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中国にある北京工業大学のHangzhou Yangら研究者は、オンライン健康相談によって発生したデータから医療エンティティを抽出するため、ディープニューラルネットワーク（DNN）を用いて、CNMER（中国医療エンティティ認識）というモデルの開発を試みた。

結果、開発されたモデルは正しく医療エンティティを抽出できたのだろうか？続きを読んでみよう。

オンライン健康相談から医療エンティティを抽出

Hangzhou Yangらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。