信頼できる患者ブログだけを検索します。だから汎用検索エンジンのように、医療者やペットのブログを検索してしまうこともなく、ノイズが少ないです。
期間、疾患、性、年代、コンテンツ、開設年次などから検索結果を絞り込みます。
例）「昨年一年間、胃がん、男性、65才以上」
そのブログ作者の疾患、性、年代、開設年次、情報量ランク、評価ランクが表示されます。
データは毎週更新。対象データを限定した一般向けの「TOBYO事典」と違い、X-Searchは全ての収録ブログ・データを検索できます。
「この薬は効いた」という表現も、実は人によって様々な言い方があり、フレーズのバリエーションがあります。その数は数百、数千にものぼるでしょう。それらのフレーズパタンを技術的に吸収し、アンケート調査のような集計を、という発想で生まれたのが、OPINIONS「意見集計」です。
これまでブログの集計はページ単位や話題件数が普通でした。それでは意味がつかみにくいので、人数単位で出力できるようにしました。「〇〇と答えた人は何人」と数値化するほうが、全体傾向はつかみやすくなります。
患者さんの発言を集計して、わかりやすくアンケート調査のような集計形式で出力していきます。また設問リクエストにもお応えしていきます。
「今日で３クール目の投薬が終わった」など、患者さんのブログ記事は、治療体験事実を記録するものが多いです。事実も重要ですが、患者さんが治療や薬剤をどう思い、何を考えたかを知りたいですね。そのためには意見抽出が必要です。膨大な数の記事を機械学習で意見抽出します。
抽出した患者さんの意見を、ポジティブな意見とネガティブな意見に分類しました。まず意見全体のポジネガ比率を上部バーで表示しました。
次に、具体的な薬剤に対する患者さんの反応を、ポジ、ネガに分けて意見文表示しています。添付してあるURLで、もっと詳しい情報を元ページで確認できます。
機械学習で分類していますが、現在ベータ版運用しています。これも今後、精度を上げていきます。
Analysisではテクストマイニング処理済みデータを様々な形式で出力し、データライブラリーとしてダウンロードしていただけます。
患者ブログをひとつひとつ読んでいては一生かかります。治療、薬剤など大切なところだけを絞り出し、KWIC(Key Word In Context)形式で見やすく出力し、疾患別、薬剤別にDATA BOOKにまとめました。
患者さんの治療過程に時間軸を通し、記事を時系列に並べ、どのように薬剤など要チェックなキーワードが出現するかをトラッキングします。
「イベント」列では検査、入院、手術など、治療過程を示すワードの有無をチェックし、表示します。その記事がどの治療過程の話かを素早く確認できます。
各記事で気になったところがあれば、CSVファイルでページごとダウンロードできます。また記事ごとにブックマークをつけ、あとで詳しく検討することもできます。
キーワード以外のサブキーワードで、競合品などを同時にトラッキングできます。