Process / pipeline
臨床テキストマイニング — 臨床NLP情報抽出
臨床テキストマイニングは、自然言語処理（NLP）の専門分野であり、退院サマリー、経過記録、放射線レポートなどの非構造化医療文書から、診断、症状、薬剤、治療法、ICDコードといった構造化された臨床的事実を抽出する。BioBERT (Lee et al., 2020) や i2b2/UTHealth共有タスクベンチマーク (Stubbs & Uzuner, 2015) のような生物医学NLPモデルに基づき、自由形式の臨床記述を、臨床意思決定支援やヘルスアナリティクスに適した機械可読データに変換する。
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出典
- Lee, J., Yoon, W., Kim, S., Kim, D., Kim, S., So, C. H., & Kang, J. (2020). BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining. Bioinformatics, 36(4), 1234–1240. DOI: 10.1093/bioinformatics/btz682 ↗
- Stubbs, A. & Uzuner, Ö. (2015). Annotating risk factors for heart disease in clinical narratives for the 2014 i2b2/UTHealth shared task. Journal of the American Medical Informatics Association, 22(e1), e30–e39. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Clinical Text Mining (Clinical NLP Information Extraction). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/text-mining/clinical-text-mining
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- 情報抽出テキストマイニング↔ compare
- 固有表現抽出（NER）テキストマイニング↔ compare
- 科学テキストマイニングテキストマイニング↔ compare
- 感情分析テキストマイニング↔ compare
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