MEDICINE & AI

タイトル：Natural language processing for geriatric syndromes: a systematic review of methods, applications, and challenges. 雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2026 Mar 12; 26(1): doi: 10.1186/s12911-026-03417-0. 概　要： 高齢者症候群（GS）は高齢者に影響を及ぼす複雑な状態であり、多職種による評価が必要です。本研究は、電子健康記録（EHR）からの非構造化テキストから関連する臨床情報を抽出するための有望なツールとしての自然言語処理（NLP）の役割を探ります。NLPのGSの特定と分析における応用、方法論、効果を検討し、既存の課題や限界、今後の方向性についても議論します。 方　法： 10のデータベースを用いて、GS検出にNLPを適用した研究を特定するための系統的文献検索を実施しました。事前に定義された選択基準に基づいて記事をスクリーニングし、関連研究の質をPROBASTを用いて評価しました。研究の特性、データセット、注釈プロセス、NLPアプローチ、パフォーマンス指標、人口統計、臨床応用に関するデータを抽出しました。PRISMAフローダイアグラムを使用して研究選択プロセスを示しました。 結　果： 合計65件の研究が含まれ、ほとんどの研究は従来のルールベースおよび機械学習アプローチを使用していました。公開データセットは不足しており、ほとんどの研究がプライベートデータセットを使用していたため、データソースと形式に大きなばらつきがありました。注釈方法は研究ごとに異なり、共有されたガイドラインや基準がほとんどなく、直接比較が困難でした。パフォーマンス指標は症候群ごとに異なり、F1スコア、精度、再現率が最も一般的に報告されました。主な課題には、データセットの均一性の欠如、注釈実践の違い、外部検証の不在が含まれます。 結　論： NLPはGS分析において潜在能力を示しており、特に症候群の検出や疫学研究において有望です。しかし、ほとんどの研究は一つの症候群にのみ焦点を当てており、データセットの可用性、注釈プロセス、モデルのパフォーマンスのばらつきが広範な実装に対する課題となっています。今後の研究は、GS特定の包括性の向上、データセットの標準化、モデルの一般化の強化、臨床ワークフローへのNLPアプローチの統合に焦点を当てるべきです。