用語集の整備と情報モデルの開発，そして標準化
インターネットで大規模に収集されたデータを用いて，機械学習をベースとした人工知能技術が発展し，創造的価値が生み出されつつある．医療分野においも国家レベルで診療データを収集し，保健行政や臨床研究，創薬に役立てていこうとする試みが世界各国で進められてきた．日本においても診療データの二次利用に向けて法制度が進められると同時に，普及が進んだ電子カルテから診療情報を大規模に収集する事業が国家的プロジェクトとして進められている．しかしながら，電子カルテのデータを収集すること，そしてそのデータを活用していくことは実際にはそう簡単ではない．関心のあるデータを特定の用語を使って高速に検索してデータを収集すること...
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| Published in | 保健医療科学 Vol. 68; no. 3; pp. 229 - 234 |
|---|---|
| Main Author | |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
国立保健医療科学院
2019
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1347-6459 2432-0722 |
| DOI | 10.20683/jniph.68.3_229 |
Cover
| Abstract | インターネットで大規模に収集されたデータを用いて，機械学習をベースとした人工知能技術が発展し，創造的価値が生み出されつつある．医療分野においも国家レベルで診療データを収集し，保健行政や臨床研究，創薬に役立てていこうとする試みが世界各国で進められてきた．日本においても診療データの二次利用に向けて法制度が進められると同時に，普及が進んだ電子カルテから診療情報を大規模に収集する事業が国家的プロジェクトとして進められている．しかしながら，電子カルテのデータを収集すること，そしてそのデータを活用していくことは実際にはそう簡単ではない．関心のあるデータを特定の用語を使って高速に検索してデータを収集することは電子化のメリットの一つであるが，診療データに記録されている用語が標準化されておらず，効率よくデータを検索できないなどの問題がある．そのため医学用語集の整備と標準化が進められており，複数の用語でも効率よく対応できるシソーラスやタキソノミーの開発や，知識工学を応用したオントロジーの開発も進められている．さらに，概念の構造と用語の関係を明示した情報モデルの開発により，質の高い情報基盤の整備へと発展しつつある．本稿では臨床情報を機械的に処理する際の問題点とその解決法として，用語と情報モデルについて解説し，その標準化について概説する． |
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| AbstractList | インターネットで大規模に収集されたデータを用いて，機械学習をベースとした人工知能技術が発展し，創造的価値が生み出されつつある．医療分野においも国家レベルで診療データを収集し，保健行政や臨床研究，創薬に役立てていこうとする試みが世界各国で進められてきた．日本においても診療データの二次利用に向けて法制度が進められると同時に，普及が進んだ電子カルテから診療情報を大規模に収集する事業が国家的プロジェクトとして進められている．しかしながら，電子カルテのデータを収集すること，そしてそのデータを活用していくことは実際にはそう簡単ではない．関心のあるデータを特定の用語を使って高速に検索してデータを収集することは電子化のメリットの一つであるが，診療データに記録されている用語が標準化されておらず，効率よくデータを検索できないなどの問題がある．そのため医学用語集の整備と標準化が進められており，複数の用語でも効率よく対応できるシソーラスやタキソノミーの開発や，知識工学を応用したオントロジーの開発も進められている．さらに，概念の構造と用語の関係を明示した情報モデルの開発により，質の高い情報基盤の整備へと発展しつつある．本稿では臨床情報を機械的に処理する際の問題点とその解決法として，用語と情報モデルについて解説し，その標準化について概説する． |
| Author | 小林, 慎治 |
| Author_xml | – sequence: 1 fullname: 小林, 慎治 organization: 京都大学EHR共同研究講座 |
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| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2019 国立保健医療科学院 |
| Copyright_xml | – notice: 2019 国立保健医療科学院 |
| DOI | 10.20683/jniph.68.3_229 |
| DatabaseTitleList | |
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| Discipline | Public Health |
| EISSN | 2432-0722 |
| EndPage | 234 |
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| ISSN | 1347-6459 |
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| Issue | 3 |
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| PublicationCentury | 2000 |
| PublicationDate | 2019 |
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| PublicationDate_xml | – year: 2019 text: 2019 |
| PublicationDecade | 2010 |
| PublicationTitle | 保健医療科学 |
| PublicationYear | 2019 |
| Publisher | 国立保健医療科学院 |
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| References | [6] Stan Huff. Practical Modeling Issues: Representing Coded and Structured Patient Data in EHR Systems. AMIA 2014 Annual Symposium; 2014.11.15-19; Washington D.C., USA. https://www.amia.org/sites/amia.org/files/AMIA-symposium-2014.pdf (accessed 2019-05-24) [3] 標準病名マスター作業班．ICD10対応標準病名マスター(ICD10分類)．http://www.dis.h.u-tokyo.ac.jp/Scripts/ICD10Categories/default2_ICD.asp (accessed 2019-05-27)Hyojun Byomei Master Sagyohan. [ICD 10 taio hyojun byomei master (ICD10 bunrui.)] http://www.dis.h.u-tokyo.ac.jp/Scripts/ICD10Categories/default2_ICD.asp (accessed 2019-05-27) (in Japanese) [7] HL7 International. Health Level Seven International. http://www.hl7.org/index.cfm (accessed 2019-05-26) [12] HL7 International. Clinical Information Modeling Initiative. https://www.hl7.org/Special/Committees/cimi/index.cfm (accessed 2019-05-28) [11] Daniel C, Sinaci A, Ouagne D, Sadou E, Declerck G, Kalra D, et al. Standard-based EHR-enabled applications for clinical research and patient safety: CDISC - IHE QRPH - EHR4CR & SALUS collaboration. AMIA Jt Summits Transl Sci Proc. 2014;2014:19-25. [2] SNOMED International. SNOMED. http://www.snomed.org/ (accessed 2019-05-14) [8] The openEHR. 2015. http://www.openehr.org/programs/specification/latestreleases (accessed 2019-05-26) [4] IBM Community. NLP-driven Ontology Modeling (Language Processing). https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/nlp/entry/nlp_driven_ontology_modeling8?lang=en (accessed 2019-05-20) [5] IBM. Clients the stars of World of Watson conference - Client Success Field Notes. https://www.ibm.com/blogs/client-voices/client-stories-world-of-watson-conference/ (accessed 2019-05-24) [9] ISO. ISO 13606-2 :2008 Health Informatics – Electronic health record communication – Part 2: Archetype interchange specification. 2008. https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:13606:-2:ed-1:v1:en (accessed 2019-05-26) [10] Bender D, Sartipi K. (2013, June). HL7 FHIR: An Agile and RESTful approach to healthcare information exchange. 2013 IEEE 26th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS); 2013.6.20-22; Porto, Portugal. IEEE. p.326-331. http://dx.doi.org/10.1109/CBMS.2013.6627810 (accessed 2019-05-26) [1] WHO. ICD-10 online versions. https://www.who.int/classifications/icd/icdonlineversions/en/ (accessed 2019-05-15) |
| References_xml | – reference: [1] WHO. ICD-10 online versions. https://www.who.int/classifications/icd/icdonlineversions/en/ (accessed 2019-05-15) – reference: [2] SNOMED International. SNOMED. http://www.snomed.org/ (accessed 2019-05-14) – reference: [11] Daniel C, Sinaci A, Ouagne D, Sadou E, Declerck G, Kalra D, et al. Standard-based EHR-enabled applications for clinical research and patient safety: CDISC - IHE QRPH - EHR4CR & SALUS collaboration. AMIA Jt Summits Transl Sci Proc. 2014;2014:19-25. – reference: [9] ISO. ISO 13606-2 :2008 Health Informatics – Electronic health record communication – Part 2: Archetype interchange specification. 2008. https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:13606:-2:ed-1:v1:en (accessed 2019-05-26) – reference: [12] HL7 International. Clinical Information Modeling Initiative. https://www.hl7.org/Special/Committees/cimi/index.cfm (accessed 2019-05-28) – reference: [7] HL7 International. Health Level Seven International. http://www.hl7.org/index.cfm (accessed 2019-05-26) – reference: [4] IBM Community. NLP-driven Ontology Modeling (Language Processing). https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/nlp/entry/nlp_driven_ontology_modeling8?lang=en (accessed 2019-05-20) – reference: [10] Bender D, Sartipi K. (2013, June). HL7 FHIR: An Agile and RESTful approach to healthcare information exchange. 2013 IEEE 26th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS); 2013.6.20-22; Porto, Portugal. IEEE. p.326-331. http://dx.doi.org/10.1109/CBMS.2013.6627810 (accessed 2019-05-26) – reference: [3] 標準病名マスター作業班．ICD10対応標準病名マスター(ICD10分類)．http://www.dis.h.u-tokyo.ac.jp/Scripts/ICD10Categories/default2_ICD.asp (accessed 2019-05-27)Hyojun Byomei Master Sagyohan. [ICD 10 taio hyojun byomei master (ICD10 bunrui.)] http://www.dis.h.u-tokyo.ac.jp/Scripts/ICD10Categories/default2_ICD.asp (accessed 2019-05-27) (in Japanese) – reference: [8] The openEHR. 2015. http://www.openehr.org/programs/specification/latestreleases (accessed 2019-05-26) – reference: [5] IBM. Clients the stars of World of Watson conference - Client Success Field Notes. https://www.ibm.com/blogs/client-voices/client-stories-world-of-watson-conference/ (accessed 2019-05-24) – reference: [6] Stan Huff. Practical Modeling Issues: Representing Coded and Structured Patient Data in EHR Systems. AMIA 2014 Annual Symposium; 2014.11.15-19; Washington D.C., USA. https://www.amia.org/sites/amia.org/files/AMIA-symposium-2014.pdf (accessed 2019-05-24) |
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| SourceType | Publisher |
| StartPage | 229 |
| SubjectTerms | 情報モデル 概念 標準 用語 用語集 |
| Title | 用語集の整備と情報モデルの開発，そして標準化 |
| URI | https://www.jstage.jst.go.jp/article/jniph/68/3/68_229/_article/-char/ja |
| Volume | 68 |
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| ispartofPNX | 保健医療科学, 2019, Vol.68(3), pp.229-234 |
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