アルツハイマー病患者の臨床ノートからの睡眠情報の抽出に関する自然言語処理の利用
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Extraction of sleep information from clinical notes of Alzheimer's disease patients using natural language processing.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 Oct 01; 31(10): 2217-2227. doi: 10.1093/jamia/ocae177.
概 要：
この研究は、アルツハイマー病（AD）患者の臨床ノートから睡眠に関連する情報を自動的に抽出することを目的としています。睡眠は高齢者の認知機能に重要な要素であるにもかかわらず、ADとの関連性を調査する研究は不足しています。従来の睡眠情報の取得方法は非効率的であり、患者の主観的経験に依存しています。本研究では、いびき、昼寝、睡眠の質、日中の眠気、夜間の覚醒、睡眠時間などの特定の睡眠パターンを抽出するための自然言語処理（NLP）アルゴリズムを開発しました。
方 法：
570件の臨床ノート文書から手動で注釈を付けたデータセットを作成し、7266人のAD患者から得られた192,000件の匿名化された臨床ノートのコーパス「adSLEEP」を使用しました。ルールベースのNLPアルゴリズム、機械学習モデル、LLMベースのNLPアルゴリズムを開発し、睡眠関連の概念を自動抽出しました。
結 果：
482人の患者からの注釈付きデータセットは、主に白人（89.2%）の高齢者で構成され、平均年齢は84.7歳でした。ルールベースのNLPアルゴリズムは、すべての睡眠関連概念で最良のF1スコアを達成しました。日中の眠気と睡眠時間に対してはPPVが1.00を達成し、機械学習モデルは昼寝（0.95）と睡眠の質（0.86）で最高のPPVを示しました。
結 論：
ルールベースのNLPアルゴリズムは、すべての睡眠概念において一貫して最良のパフォーマンスを示しました。この研究はAD患者の臨床ノートに焦点を当てていますが、他の疾患における一般的な睡眠情報の抽出にも拡張可能です。