2023/10/12
庆应义塾大学
奈良先端科学技术大学院大学
庆应义塾大学大学院薬学研究科博士課程3年の西岡諭史、同大学薬学部の堀里子教授らの研究グループは、奈良先端科学技术大学院大学の荒牧英治教授と共同で、患者がインターネット上のブログに投稿したテキスト（株式会社メディエイドより提供）から、深層学習を用いて、日常生活に支障を及ぼす重症度の高い事象に焦点を当てた有害事象シグナルの抽出手法を開発しました。この手法は、がん患者の副作用モニタリングの向上に資することが期待されます。本研究成果は、2023年9月19日に国際学術誌『Scientific Reports』電子版に掲載されました。
本研究のポイント
患者が発信するテキスト（患者テキスト）情报を、有害事象の重症度に着目して、个々の患者の副作用マネジメントに役立てる试みはこれまでに例がない。
本研究では、3つの深层学习による自然言语処理モデル（叠贰搁罢、贰尝贰颁罢搁础、罢5）を用いて、患者の日常生活における支障度に応じた有害事象シグナル抽出手法を开発した。
诊察外で患者が発信する生の声を副次的に活用し、重要度の高い事象に绞って有害事象シグナルを自动で抽出し、患者を医疗者につなぐことが出来れば、抗がん剤副作用マネジメントの质向上に贡献できる可能性がある。
プレスリリース全文は、以下をご覧下さい。