患者ブログからの意見・評価情報抽出の研究

三つ組、手がかり語、実験システム概要

論文「闘病ブログに出現する(薬剤名,対象,効果)で表される薬剤服用情報の抽出」(北海道大学情報科学研究科,北嶋志保,他)をめぐって

先のエントリ「患者による医療評価」にも述べたが、目下、新規サービス「OPINIONS」の開発に取り組んでいる。これは大きく2つのパートからなっている。ひとつは闘病ブログから患者の薬剤・病院・治療など医療に対する意見・評価を抽出し、評価タイプや極性(ポジティブ、ネガティブ)によって分類して提供しようというもの。今ひとつは、患者の医療に対する意見・評価をアンケート設問形式で集計出力し、たとえば「薬剤レミケードについて『効いた』と答えた人が〇〇人、〇〇%。『効かなかった』と答えた人が〇〇人、〇〇%」というわかりやすいかたちで提供しようとするものだ。

この2つの機能からなる「OPINIONS」によって、闘病ブログに表現された患者の知識・体験を個々の「物語」としてではなく、ウェブに集積された「患者の集合知」として捉え、その全体の傾向をできるだけシンプルに抽出したいと考えている。たとえば、TOBYO収録の乳がん患者ブログはすでに4000件を越えているが、それらをひとつひとつ「物語」として読んでいくとすれば、それだけで多大な時間を費消することになるだろう。何年もかかるかもしれない。たしかに、そこには多くの興味ふかいエピソードが存在するだろうが、「患者の医療評価」という視点で全体の傾向を抽出することのほうが、おそらく社会、患者、医療業界にとって有益であると思われる。

「ウェブに集積された集合知」から意見や評価情報を取り出す試みは、ゼロ年代から10数年にわたり、多くの研究者によって続けられてきている。医療分野における患者の意見・評価抽出についてもさまざまなチャレンジがあるが、今春、日本知能情報ファジィ学会誌「知能と情報」に発表された論文「闘病ブログに出現する(薬剤名,対象,効果)で表される薬剤服用情報の抽出」(北海道大学情報科学研究科,北嶋志保,ジェプカ  ラファウ,荒木  健治)には、TOBYOのバーティカル検索エンジン「TOBYO事典」データを用いた薬剤服用情報の抽出実験が紹介されており、そこに示された新知見から、当方「OPINIONS」開発にも大きな示唆をいただいた。ここに感謝しておきたい。 続きを読む