電子健康記録における成人の早期喘息認識のための自然言語処理アルゴリズムの応用
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：Application of a natural language processing algorithm to early asthma ascertainment for adults in the era of electronic health records.
雑誌名：J Allergy Clin Immunol Glob. 2026 Mar; 5(2): 100618.
概 要：
本研究では、成人の喘息状態を電子健康記録（EHR）から自動的に認識するための自然言語処理（NLP）アルゴリズム「NLP-PAC」を検証しました。従来、NLP-PACは小児喘息の認識に成功していましたが、成人喘息に関するスケーラブルで効率的なツールは存在していませんでした。成人喘息の早期認識を可能にするために、NLP-PACを用いてEHRを分析し、手動チャートレビューによる基準と比較しました。
方 法：
本研究は、過去の集団ベースの研究に参加した成人コホートの便利なサンプルを用いて、NLP-PACをEHRに適用しました。喘息状態は手動チャートレビューによって定義され、NLP-PACの基準妥当性と構成妥当性を評価しました。新しいEHRシステム（Epic）が2018年に導入される前後での性能を比較しました。
結 果：
対象者は1,898人で、男性は43%、中央値年齢は65歳（四分位範囲55-76歳）でした。手動チャートレビューとNLP-PACはそれぞれ97人（5.1%）と98人（5.1%）の喘息患者を特定し、89人は両方の方法で共通して認識されました。NLP-PACの感度は92%、特異度は99%、陽性的中率は91%、陰性的中率は99%でした。新EHRシステム導入後も感度は95%、特異度は88%、陽性的中率は96%、陰性的中率は85%と類似していました。喘息のリスク因子は、NLP-PACと手動チャートレビューの両方で類似していました。
結 論：
EHRデータに基づく成人喘息の自動認識は、NLPアルゴリズムを用いることで実現可能であり、大規模な臨床研究や成人喘息ケアの集団管理において大きな科学的および臨床的価値を提供します。