시즈오카 대학에서는, 정보학부 행동 정보학과의 카노 요시노부 연구실의 팀이, 전자 차트로부터 진단명을 추측하는 국제 콘테스트형 워크숍에 있어서, 선두의 성적을 획득한 것을 발표했다.
현재 인공지능분야의 발전이 기대되는 가운데 문장의 자동분석을 하는 자연언어처리는 가장 중요한 분야 중 하나로 의료비의 증대가 국가적인 과제가 되고 있기 때문에 의료 분야에의 응용은 큰 수요와 사회적 의의가 있다고 생각되고 있다.
국제 콘테스트형 워크숍 「NTCIR」에서는, 수년에 걸쳐 일본어의 의료 언어 정보 처리를 경쟁하는 「MedNLP 태스크 시리즈」를 개최해, 각국의 연구 팀이 그 성능을 경쟁하는 것으로, 보다 좋은 시스템의 개발을 실시한다 일을 목적으로 한다.
「MedNLP 태스크 시리즈」에서는, 지금까지, 병명이나 약품명의 추출과 같은 기본적인 기술의 개발 등의 태스크를 경쟁해 왔다. 3번째가 된 이번 태스크는, 일본어의 모의 전자 차트와 진단명이나 병명을 분류해 번호를 붙인 국제 표준 코드 「ICD-10」을 사용해, 전자 카르테의 문장만으로부터 진단명을 자동적으로 국제 표준 코드에서 선택하는 시스템을 구축하고 성능을 경쟁한다는 것.
카노 연구실의 팀은, 이 태스크 중에서 가장 엄격한 평가 기준(SURE 기준)에서 선두의 성적을 달성.태스크 자체의 어려움 때문에 절대적인 성능은 아직 높지는 않지만, 향후 자동적인 의료진단 지원 시스템의 구축을 추진하기 위한 첫걸음이 될 것으로 생각된다.이번 성과는 2016년 6월 7일부터 개최된 NTCIR-12 컨퍼런스(성과발표회)에서 발표되며 논문도 공개되고 있다.
