電子カルテにおけるナラティブテキストの前処理による病院の有害事象の特定：スコーピングレビュー
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：Preprocessing narrative texts in electronic medical records to identify hospital adverse events: A scoping review.
雑誌名：Artif Intell Med. 2025 Dec; 170: 103281.
概 要：
このスコーピングレビューは、医療環境内で臨床医によって作成されたナラティブ電子カルテ（EMR）のテキストノートを対象に、有害事象（HAE）の特定に向けた前処理技術の重要性を探求しています。ナラティブテキストは文法的に不正確な文や略語、専門用語、否定表現、誤字などの特徴を持ち、データの質を向上させるための効果的な前処理技術が求められています。最近の自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）の進展により、ナラティブEMRを利用したHAEの検出が進められています。
方 法：
本レビューはPRISMA-ScRガイドラインに従い、研究プロセスを明確にするためのプロトコルを策定しました。9つの工学および医学の電子データベースを用いて文献検索を行い、合計3,264件の研究から48件を選定しました。
結 果：
レビューの結果、ナラティブテキストの前処理に関する課題が明らかになり、HAE特定のための前処理パイプラインの必要性、膨大なナラティブEMRデータを管理するための堅牢なシステムの必要性、時間的イベントシステムの必要性が特定されました。また、前処理タスクがHAE検出の性能向上に重要であることが強調され、N-グラムの抽出や正規化、意味的特徴抽出の重要性が示されました。
結 論：
このスコーピングレビューは、ナラティブEMRデータを用いたHAE検出に関心を持つ研究者にとって貴重な洞察を提供します。前処理タスクがHAE検出の性能を向上させる方法を明らかにし、今後の研究において解決すべき未解決の研究ギャップに注意を喚起しています。