MEDICINE & AI

タイトル：Using transformer-based models and social media posts for heat stroke detection 雑誌名：Sci Rep. 2025 Jan 04; 15(1): 742. 概　要： 本研究は、熱中症の早期検出と迅速な対応を目的としたイベントベースの監視において、ソーシャルネットワーキングサービス（SNS）の投稿が果たす役割を評価しています。特に、トランスフォーマーベースの事前学習済み言語モデルを用いて、日本語のツイートを真偽に分類する性能を検討しました。熱中症は気候変動による重要な健康影響であり、SNS投稿の信頼性は主観的で臨床的に診断されていないため課題です。本研究では、正しく分類されたツイートと熱中症による緊急医療搬送者のデータを時空間で可視化し、SNSと人工知能を組み合わせた公衆衛生監視の有効性を評価しました。 方　法： 本研究では、トランスフォーマーベースの事前学習済み言語モデルを用いて、日本語のツイートを熱中症に関連する内容として真偽に分類しました。SNS投稿の分類性能を評価し、正しく分類されたツイートと熱中症の緊急医療搬送者のデータを時空間で可視化しました。 結　果： トランスフォーマーベースの言語モデルは、ツイートの分類において良好な性能を示しました。また、時空間およびアニメーションビデオによる可視化は、合理的な相関関係を示しました。これにより、熱中症リスクの早期検出に向けた高い時空間レベルでのイベントベースの監視の可能性が示されました。 結　論： 本研究は、日本語のツイートとトランスフォーマーネットワークに基づく深層学習アルゴリズムを用いたイベントベースの監視の可能性を示し、熱中症リスクの早期検出を可能にすることが期待されます。