機械学習は、コンピュータがデータからその背後にあるルールやパターンを自動で「学習」し、その学習結果に基づいてそれぞれの目的に合ったデータの分析を行う手法です。
本講義ではこの機械学習を診療情報管理で応用するための基本的な概念を講義し、簡単な機械学習のプログラムを作成できるようになることを目標とします。
なお、機械学習には伝統的な統計的機械学習と2010年代からブレイクした深層学習がありますが、本講義では深層学習に焦点を当て、深層学習による自然言語処理が診療記録の分析にどのように応用できるかを受講生とともに考えていきます。
参考文献
- 今井 健：電子カルテからの自然言語解析．Precision Medicine, 3(9), 816-819, 2020.
- 立山 秀：ディープラーニングAIはどのように学習し、推論しているのか．日経ソフトウエア, 2021.
- 近江 崇宏, 金田 健太郎, 森長 誠, 江間見 亜利：BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング．オーム社, 2021.
上記参考文献1から引用されている文献リスト
- Takeshi Imai, Eiji Aramaki, Masayuki Kajino, Kengo Miyo, Yuzo Onogi, Kazuhiko Ohe. Finding Malignant Findings from Radiological Reports using Medical Attributes and Syntactic Information. Studies in Health Technology and Informatics, 129, 540-544, 2007.
- Eiji Aramaki, Yasuhide Miura, Masatsugu Tonoike, Tomoko Ohkuma, Hiroshi Mashuichi, Kazuhiko Ohe. TEXT2TABLE: Medical Text Summarization System Based on Named Entity Recognition and Modality Identification. In Proceedings of the Human Language Technology conference and the North American chapter of the Association for Computational Linguistics (HLT-NAACL) Workshop on BioNLP (US, Colorad), 185-192, 2009.
- Ma X, Imai T, Shinohara E, Sakurai R, Kozaki K, Ohe K. A Semi-Automatic Framework to Identify Abnormal States in EHR Narratives. Stud Health Technol Inform. 245, 910-914, 2017.
- Alvin Rajkomar, Eyal Oren. Scalable and accurate deep learning with electronic health records. Nature npj Digital Medicine, 2018.
- Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL-HLT (1), 4171-4186, 2019.
- Yuan Li, Xiaodan Liang, Zhiting Hu, Eric P. Xing. Hybrid Retrieval-Generation Reinforced Agent for Medical Image Report Generation. 1537-1547, 2018.
- Siddharth Biswal, Cao Xiao, M. Brandon Westover, Jimeng Sun. EEGtoText: Learning to Write Medical Reports from EEG Recordings. 513-531, 2019.
