自然言語処理を用いた高齢者症候群（サルコペニア、虚弱、転倒）の電子医療記録における特定：系統的レビュー
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：The use of natural language processing for the identification of ageing syndromes including sarcopenia, frailty and falls in electronic healthcare records: a systematic review.
雑誌名：Age Ageing. 2024 Jul 02; 53(7): doi: 10.1093/ageing/afae135.
概 要：
高齢者症候群の記録とコーディングは病院記録において最適ではないことが知られています。本研究では、自然言語処理（NLP）アルゴリズムが電子医療記録における診断を特定するために有用である可能性を探求し、これにより高齢者症候群の記録とコーディングの改善が期待されます。しかし、これらのアルゴリズムの実現可能性と診断精度は不明です。系統的レビューを実施し、1030件のタイトルから22件の研究を選定しました。
方 法：
事前に定義されたプロトコルに従い、PRISMAガイドラインに沿って系統的レビューを実施しました。PubMed、Medline、Embase、CINAHL、ACMデジタルライブラリ、IEEE Xplore、Scopusの各データベースから2023年9月末までの文献を検索しました。適格な研究は、2名の共著者による独立したレビューを通じて特定され、各研究から計算手法、テキストの出所、テスト戦略、パフォーマンス指標を抽出しました。
結 果：
1030件のタイトルをスクリーニングした結果、22件の研究が適格とされました。サルコペニアに関する研究は1件、虚弱は1件、転倒は12件、せん妄は5件、認知症は5件、失禁は4件でした。20件の研究でアルゴリズムの感度（57.1%-100%）が、12件で特異度（84.0%-100%）が報告されました。研究デザインの質はばらつきがあり、診断精度に関連する結果が常に報告されているわけではなく、外部検証を行った研究は少数でした。
結 論：
現在の証拠は、自然言語処理アルゴリズムが電子医療記録における高齢者症候群を特定できることを示唆しています。しかし、アルゴリズムは適切な指標が報告された厳密に設計された診断精度研究でのテストが必要です。