医師の診断書からデータ分析情報へ: 自然言語処理が医療の解読にどのように役立つか

※この投稿は米国時間 2022 年 3 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

鈍痛と疼痛。この 2 つの違いは何でしょうか。「心臓発作」と「心筋梗塞」を区別できますか。「MI」はどうですか。これは何かの省略表現でしょうか、それともミシガン州の病院の住所の一部でしょうか。

人間にとって、類似した単語、フレーズ、概念の違いやニュアンスを理解するのは簡単です。医療分野で見られるような技術的なものでも、人間なら理解できます。しかし、人間が単語や画像を正確に理解するために利用するコンテキストの手がかりは、最先端の AI にとっても、うまくとらえられない課題のままです。ただしこれは解決する価値のある課題です。すべての医療データの 80% が構造化されていないと言われています。

これは一種の複雑なデータ管理の課題で、これを解決するために自然言語処理が構築されました。

ヘルスケアとライフサイエンス組織は、臨床や運用のワークフローの一部として大量の非構造化データを生成しています。これは、医学研究、公衆衛生、患者ケアに関する有意義なインサイトを引き出す絶好の機会を提供します。たとえば、臨床的記述や実験レポートには、価値を引き出せば、患者ケアの全体的な品質を向上させ、新しい治療法の発見を加速し、医療提供の効率を高めるのに役立つ、有用で実用的な情報が含まれています。

このアプローチは、Google Cloud の Healthcare Natural Language API の中心であり、ヘルスケア組織がオープンでインテリジェントなシステムを構築して、医療データから価値を引き出せるようにします。オープン クラウド アプローチにより、パートナーはより簡単にイノベーションを起こせるようになり、より効率的に拡張できるようになります。このアプローチにより、相互運用性がさらに向上し、最終的にはより健康的で充実した生活につながると確信しています。

臨床文書や研究資料から価値を引き出す

過去 2 年間で、COVID-19（新型コロナウイルス感染症）の創薬活動を促進し、COVID-19 の症例を予測およびモデル化し、多くの公衆衛生対策のためのより良いモデルを構築するうえで、AI がいかに強力であるかを目の当たりにしてきました。こうした機会は、パンデミックとの闘いをはるかに超えて、がん、糖尿病、障がいとの闘いのサポートや、創薬の加速にまで広がっています。

ヘルスケアとライフサイエンス組織が分析や AI のワークフローに新しいデータソースを組み込むことを検討しているため、Google Cloud は、オープンで柔軟性があり、使いやすい API サービスの提供に投資してきました。顧客やパートナーはこれをソリューションに統合することで、Google の AI テクノロジーの力で開発を加速できるようになります。

Cloud Healthcare Natural Language API はその一例であり、フルマネージド サービスを提供することで、使いやすく統合しやすい方法で自然言語処理に最新の進歩をもたらすことを目的としています。ヘルスケア組織は、基盤となる急速に変化するテクノロジーの複雑さを心配することなく、インテリジェント システムを構築して、ケアの改善とコスト削減を行えるため、医療関連アプリケーションの開発でよりオープンなイノベーションが可能になります。

多くの医療イノベーターが自然言語処理の可能性を模索しています。

「Mayo Clinic には病歴のある患者が来院します。その病歴は詳しく文書化されていますが、しばしば臨床的記述に埋もれています。数千人の患者の構造化されていない医療データから情報を抽出することは複雑な問題です」と Mayo Clinic の最高技術責任者である Vish Anantraman 医学博士は述べています。「カスタム自然言語処理ソリューションには、臨床的記述から質の高いインサイトを抽出し、タイムリーで全体的な患者ケアを提供できる大きな可能性があります」

最良のインサイトは、予期しないものであることが多く、それこそが、ニュージャージー州北部にある Hackensack Meridian Health が探しているものです。

「医師の診断書は、自然なワークフローから構造化された情報を作成できる肥沃な場所です」と、Hackensack Meridian Health の予測健康担当バイス プレジデントである Michael Draugelis 氏は述べています。「私たちは、こうしたインサイトを使用して自動的に臨床チーム、患者、コミュニティをつなげる、AI を活用した新しいソリューションを設計しています。面倒な画面のクリックやプロンプトの作成は不要です。これが自動化されることで、臨床チームは患者とのつながりに集中できるようになります」

病院のリーダーたちは、Google の NLP API をテストして、大量の臨床的記述から、健康の社会的決定要因や行動上の健康シグナルなどの情報を収集しています。処理対象は約 3,500 万件です。Hackensack Meridian Health のチームは、自然言語処理で最大の価値を実現することを目指しており、従来の電子カルテでは本質的に取得が容易ではない情報の抽出に特に重点を置いています。

「Google の NLP API から抽出したインサイトで基本要素を作成し、臨床プロトコル、臨床経路、臨床転帰をマッピングしています。これにより患者ケアを深く理解して改善できるようになります」と Draugelis 氏は述べています。

また、国立衛生研究所や他の組織では、自然言語から派生した変数で、退役軍人保健局の構造化された EMR ベースの自殺予測モデルに、さらなる予測値を追加する方法が模索されています。

ヘルスケア組織が上記のような目標を達成できるように、Google は、Cloud Healthcare Natural Language API などのサービスの開発を実現することを目指し、優れた AI の構築や言語理解における数十年にわたる AI 研究に日々取り組んでいる、Google 全社の数万人に及ぶデータ サイエンティストの専門知識を活用しています。

技術アナリスト GigaOm が実施したフルマネージドの医療自然言語サービスを提供するクラウド プロバイダを対象とした独自のベンチマーク調査によると、Google Cloud Healthcare Natural Language API は、業界で最も正確であり、医療エンティティと関係の分類の正確さの点で他のサービス プロバイダを上回り、誤分類はほとんどありませんでした。

AI を使用してシステムを接続し、医療の相互運用性を強化する

ヘルスケアとライフサイエンス組織は業界として、データとデータの相互運用性の重要性についてしばらくの間話し合ってきました。しかし、過去 2 年間の経験から、組織内や組織間のつながりを強化しなければ、次の世界的な健康危機に完全に備えることはできないことはわかっています。

ヘルスケア組織は、Healthcare Data Engine から始めて、患者、メンバー、運用、研究、公開データベースなど、多くのソース間でデータを安全に統合および調和させてきました。これにより、データを素早く分析してインサイトを得て、よりスマートで迅速な意思決定を行うことができます。

ここから、企業、機関、スタートアップが安全に連携して次世代のケアを提供する、ヘルスケアとライフサイエンスにつながった新しい世界の視野が広がります。こうした未来を実現するには、ユーザー フレンドリーでコンプライアンスに対応し、安全であると同時にオープンで柔軟性のあるクラウドベースのソリューションが必要です。

私たちは、ヘルスケア組織がさまざまなシステムのデータをシームレスにつなぎ、ソースや形式に関係なくデータから価値を引き出し、医療の相互運用性と AI の障壁を打ち破ることで、医療を改善して命を救うことができる未来を想定しています。

私たちはこれらの目標を念頭に置いて、お客様が情報の整理や分析を目的に構築しているハイブリッド データクラウドを引き続き強化していきます。また、パートナーとともに、データ機能の強化も継続していきます。現場も各組織内も複雑であることを考えると、最大の価値は、お客様固有のニーズに最適な AI および NLP テクノロジーの構築に利用できるパートナーとツールを用意することから得られるのだと確信しています。