MEDICINE & AI

タイトル：Systematic Identification of Caregivers of Patients Living With Dementia in the Electronic Health Record: Known Contacts and Natural Language Processing Cohort Study 雑誌名：J Med Internet Res. 2025 May 05; 27: e63654. 概　要： この研究は、電子健康記録（EHR）を用いて認知症患者の介護者を系統的に特定することを目的としています。患者中心のケアを提供し、ケアの調整を強化し、介護に関する研究や公衆衛生の取り組みを進めるためには、介護者の情報を把握することが重要です。EHRは患者を特定するのに効果的ですが、介護者を特定するのは特定のフィールドがないため困難です。本研究では、構造化されたフィールド、非構造化ノート、自由記述を組み合わせて介護者情報を捕捉します。 方　法： この研究は、Kaiser Permanente Coloradoからの60歳以上の認知症患者のコホートを対象とし、構造化された患者連絡先フィールドと自然言語処理技術を用いて介護者の名前を特定しました。具体的には、既知の連絡先名の近くに介護者に関連する用語が含まれる非構造化ノートや患者ポータルメッセージを解析しました。 結　果： 789人の認知症患者のうち、95%（749人）が構造化フィールドに少なくとも1人の介護者名を持ち、平均2.1名（SD 1.1）でした。95%以上の患者が非構造化の診療ノートに介護者用語が記載されており、35%が患者ポータルメッセージで完全一致の名前を持っていました。自然言語処理モデルは、99%の患者の非構造化EHRテキストから7556の「新しい」介護者名を高精度で特定しました（F1スコア=0.85; 精度=0.89; 再現率=0.82）。全体で87%の患者がノートやポータルメッセージ内に介護者用語の近くに新しい名前が特定されました。 結　論： 介護者に関連する情報は、構造化および非構造化のEHRフィールドに分散しており、両方のデータソースを統合する重要性が強調されました。介護ネットワーク全体で潜在的な介護者を系統的に特定するためのフレームワークが開発され、認知症患者とその介護者の健康サービスを改善する可能性があります。