日本語の壁は欠点か利点か(2)

  つづきます。

  2006年の日本プライマリ・ケア学会で、千葉大学の電子カルテの取り組みが発表されています。WORDファイルで公開されていますので、ご注意ください。

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ICPC-2ワークショップ(WORDファイル）

千葉大学におけるICPCの臨床応用　
千葉大学医学部附属病院地域医療連携部藤田伸輔

SystemIVでは電子カルテの中でICPC-2を前面に出すよりも、データウェアハウスの中でテキスト記載された医師記録をICPC-2へ自動コーディングし、その結果を分析できるように計画した。

System IVではデータウェアハウス用のサーバーを用意したことが一つの特徴である。千葉大学の電子カルテはSOAPシステムであり、それぞれの入力領域は独立している。このためICPC-2へのコーディングはS領域のみを対象とすればよい。S領域の記載をデータウェアハウス上で茶筌(日本語形態素解析プログラム：http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/）を用いて単語に切り出し、このなかからICPC-2へ変換可能なもののみを変更し、ICPCリストを作成する方針とした。
（一部抜粋）
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  コードを意識せずにテキスト記述から自動的にコードを取り出す仕組みが必要です。データマイニングの技術はどこまで進歩しているのでしょうか。茶筌には興味があります。

  SOAPシステ診のS領域の症状・愁訴・受診理由についてはICPC-2で自動コードし、O領域の身体所見についてはPHYXAMで自動コードする方向性がよいように思います。

  さらに勉強が必要ですね・・・。