MEDICINE & AI

タイトル：Supporting the working life exposome: Annotating occupational exposure for enhanced literature search 雑誌名：PLoS One. 2024; 19(8): e0307844. 概　要： 本研究は、職場での曝露が非感染性疾患の発症に与える影響を考慮し、職業曝露マトリックスの開発と更新を支援するための新たな注釈付きコーパスを作成しました。職業曝露マトリックスは、異なる職業に関連する曝露の推定を提供しますが、専門家による手間のかかるキュレーションプロセスのため、現在は限られた職場曝露しかカバーされていません。科学文献は、さまざまな職業シナリオにおける曝露に関する重要な証拠を提供しますが、文献の増加により関連する記事を効率的に特定することが難しくなっています。本研究では、自然言語処理技術を用いて、職業曝露に関連する命名エンティティ認識モデルを訓練するための注釈付きコーパスを開発しました。 方　法： 本研究では、職業物質曝露に関連する科学記事の新しい注釈付きコーパスを作成しました。専門家による注釈プロセスの段階的な改良を通じて、高い合意レベルを達成できることを示し、このコーパスを用いて高性能な命名エンティティ認識モデルを訓練しました。 結　果： 専門家による注釈の合意レベルが高く、作成したコーパスは新しい文書における命名エンティティの自動検出を学習するための基盤として機能することが確認されました。このコーパスは、職業曝露の研究を支援する自然言語処理ツールの開発において重要な基盤となります。 結　論： 新たに開発した注釈付きコーパスは、職業曝露に関連する文献の効率的な検索を可能にし、職業曝露マトリックスの開発と更新を支援するための自然言語処理ツールの進展に寄与することが期待されます。