MEDICINE & AI

タイトル：Natural language processing techniques applied to the electronic health record in clinical research and practice - an introduction to methodologies 雑誌名：Comput Biol Med. 2025 Apr; 188: 109808. 概　要： 本論文は、電子健康記録（EHR）を利用した臨床研究における自然言語処理（NLP）の方法論を紹介し、未構造の自由記述テキストの自動分析を通じて臨床研究を革新する可能性を探ります。実際の臨床実践においては、NLPの応用はまだ限られています。本稿では、EHR分析のためのNLP手法の全体的なパイプラインを紹介し、既存の文献における事例研究を通じてこれらの方法の適用を示します。前処理の重要なステップ、統計的手法と人工ニューラルネットワーク（ANN）の2つの主要な分析フレームワークが紹介され、情報抽出や分類・予測タスクに関する事例が議論されます。最先端の大規模言語モデルや今後の研究の方向性についても考察され、臨床研究者とNLP専門家のギャップを埋めることを目的としています。 方　法： 本研究は、EHR分析のためのNLP手法の全体的なパイプラインを紹介する教育的な記事です。前処理、統計的手法、人工ニューラルネットワーク（ANN）に基づく分析フレームワークが含まれ、情報抽出や分類・予測タスクに関する事例研究が提供されています。 結　果： 統計的手法とANNに基づく方法を用いた事例研究が示され、客観的および主観的情報の抽出、監視学習および非監視学習アプローチを用いた分類・予測タスクが議論されます。最先端の大規模言語モデルの適用や今後の研究の方向性についても言及されています。 結　論： NLP技術は、EHR分析において臨床研究者とNLP専門家の間の理解を深め、臨床実践に大きな影響を与える可能性があることが示唆されました。これにより、急速に進化する研究分野への関与が促進されることが期待されます。