自然言語処理シリーズ12<br> 医療言語処理

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自然言語処理シリーズ12
医療言語処理

  • 著者名:奥村学【監修】/荒牧英治
  • 価格 ¥2,640(本体¥2,400)
  • コロナ社(2021/05発売)
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  • ISBN:9784339027624

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内容説明

医療分野の情報処理の高度化は,電子カルテの実用化により加速している。医療言語処理はその基盤を支える技術である。本書は情報処理研究者を対象にリソースをさまざまなテキストから紹介し,基本を押さえた手法を解説している。

目次

1. 医療情報の利活用とは
1.1 医療情報学の歴史
1.2 病院内テキストの利活用
1.3 パブリックデータの利活用
1.4 プライベートデータの利活用
1.5 各国の動向
1.6 今後の動向

2. 利用可能なリソース・ツール
2.1 辞書・シソーラス・オントロジー
 2.1.1 人間のための辞書
 2.1.2 オントロジーとシソーラス
 2.1.3 バイオインフォマティクス・オントロジーとクリニカル・オントロジー
 2.1.4 SNOMED-CT
 2.1.5 ICD-10
 2.1.6 MeSH
 2.1.7 MedDRA
 2.1.8 UMLS
 2.1.9 医薬品に関するリソース
 2.1.10 検査に関するリソース
 2.1.11 治療・処置に関するリソース
 2.1.12 標準病名マスター
2.2 その他の辞書・リソース
2.3 コーパス
 2.3.1 i2b2 NLPコーパス
 2.3.2 GSK診療録コーパス
 2.3.3 NTCIR MedNLPコーパス
2.4 言語ツール

3. 病院内テキスト
3.1 病院内テキストとは
 3.1.1 診療録
 3.1.2 サマリ
 3.1.3 看護記録
 3.1.4 読影レポート・病理レポート
 3.1.5 手術記録・麻酔記録
 3.1.6 説明書・同意書
 3.1.7 その他のコメディカル文書
 3.1.8 レセプトデータ
 3.1.9 有害事象報告
 3.1.10 副作用報告
 3.1.11 救命救急文書
3.2 おもな研究課題
 3.2.1 固有表現認識ベースの匿名化
 3.2.2 プライバシー保護マイニング・ベースの匿名化
 3.2.3 自動コーディング
 3.2.4 患者情報抽出
 3.2.5 診断支援・自動診断
 3.2.6 標準化(表記ゆれ吸収)
 3.2.7 副作用シグナルの自動検出
 3.2.8 入力支援
 3.2.9 NTCIRMedNLPシリーズ
3.3 カルテテキストへのアノテーション
3.4 アノテーションにおける諸問題
3.5 倫理申請

4. パブリックデータ:公開テキストの医療言語処理
4.1 さまざまな公開テキスト
 4.1.1 学術論文
 4.1.2 研究スタイル
 4.1.3 臨床試験登録情報
 4.1.4 NDB
 4.1.5 コホートデータ
 4.1.6 ソーシャルメディアのデータ
 4.1.7 バイオNLPコーパス
 4.1.8 その他のデータ
4.2 おもな研究課題
 4.2.1 論文検索
 4.2.2 タンパク質相互作用抽出
 4.2.3 構造を考慮した検索高速化
 4.2.4 感染症サーベイランス
4.3 実アプリケーション
4.4 ソーシャルメディア・データのラベル付け

5. プライベートデータ:患者テキストの医療言語処理
5.1 患者の記述するテキスト
 5.1.1 疾患別の患者テキスト
 5.1.2 情報収集源としての患者テキスト
 5.1.3 三つのアプローチ
5.2 QOLアプローチ
5.3 教育アプローチ
5.4 研究アプローチ
5.5 おもな研究課題
 5.5.1 表記ゆれ吸収
 5.5.2 ウェブ情報の信頼性
 5.5.3 高齢者の孤立を防ぐコミュニケーションツール

6. これからの医療言語処理研究
6.1 研究を始めるにあたって
 6.1.1 ジャーナル
 6.1.2 国際会議
6.2 今後の展望

引用・参考文献
索引

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

or1ko

1
医療分野の言語処理が知れる。匿名性、多数の病名、医療記録などテキスト、医療活動中に記載されるテキストのタイポなどが記憶に残る。医療そのもののテキストは膨大にあるが、特定の病気や薬品を利用したテキスト自体はさほど量があるわけでないため、対象文書だけでは解くことが難しそうな問題だと感じた。2021/07/03

Y / N

0
同シリーズ第1巻「自然言語処理のための機械学習入門」を終えてから,2冊目として買いました。 医療言語処理の第一人者としてご活躍中の,NAISTの荒巻先生が書かれた本です。 医療言語処理はまだ発展途上で人材不足の分野ですが,現在利用できる辞書,オントロジー,コーパスなどの言語資源や,現在課題になっているタスクなどについてよくまとまっており,医療言語処理の現状を一望することができます。 私の知る限り類書のほとんどない分野なので,とてもおすすめです。2018/12/19

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