業界に特化した新しい AI ツールでヘルスケアの生産性を改善

※この投稿は米国時間 2020 年 11 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

COVID-19（新型コロナウイルス感染症）によって最前線の医療従事者の勇敢な奮闘が注目を集めました。しかし、医療データの管理と非構造化デジタル テキストの解釈に関する課題も浮き彫りになりました。医療従事者にとって、医療文書のレビューと作成のプロセスは非常に手間がかかる作業です。また、医療文書に固有の要件を支援するインテリジェントで使いやすいツールが存在しないため、データ収集のエラー、診療の質の低下、医師の疲弊を招きます。

本日は、こうした問題に役立つように設計されたフルマネージド AI ツールのスイートである、Healthcare Natural Language API と AutoML Entity Extraction for Healthcare を公開プレビューとしてリリースいたします。この 2 つのツールは医療従事者による医療文書のレビューや分析を繰り返し可能かつスケーラブルな方法で支援します。このテクノロジーがバックオフィスと医療現場の両方で、従業員の疲弊の軽減や医療の生産性向上に役立てば幸いです。

Healthcare Natural Language API は医療分析情報の要約を自動化

医療業界の重大な問題点は、ミッション クリティカルな医学知識が非構造化デジタル テキストに保存されることが多いことです。このデジタル テキストにはメタデータがなく、標準のデータベース フィールドにマッピングできません。たとえば、薬物乱用や身体活動などの健康の社会的決定要因、投薬量や行動提案などの経過観察の推奨事項は、医療記録の非構造化テキストに記載されることが少なくありません。このような情報にアクセスするには、基本的に医療従事者が手動操作で医療文書を確認するしかありません。

Healthcare Natural Language API は、ワクチン接種や投薬など、患者の治療が進むにつれて見過ごされかねない非構造化テキストに取り込まれる貴重な医療分析情報を、企業のお客様がより適切に調整できるようにします。このソリューションにより、血液検査などの重複の防止、運用コストの削減、診療の質の向上を実現し、目に見える成果を上げることができます。

仕組みを説明しましょう。Healthcare Natural Language API はドキュメント内の医療分析情報を特定し、医療処置、投薬、身体の生命の維持に必要な器官、病状に関する知見を自動的に抽出します。また、機械学習を使用することにより、周囲のコンテキストに基づいて臨床的視点から関連性の強い属性を識別します。たとえば、過去に処方された薬剤と今後処方される薬剤を区別し、言葉のニュアンスで捉えられる特定の症状や診断の可能性を検出します。さらに、患者に関連する医療分析情報を患者の親族に関連する情報と区別することもできます。

医療分野に関する知見の大規模な分析を容易にするために、Healthcare Natural Language API は MeSH（メッシュ、Medical Subject Headings）や国際疾病分類（ICD）などの業界基準のナレッジグラフに照らして医療情報を自動的に正規化します。人間の言語は概念が豊富（同じ意味を持つ言葉があることが多い）ですが、分析には標準化されたデータ入力が必要です。たとえば、英語において糖尿病（diabetes）はカルテでもほぼ同じ形（diabetes mellitus）で記載されますが、クループ症候群（croup）は専門用語で喉頭気管気管支炎（laryngotracheobronchitis）とも記載されます。Healthcare Natural Language API では同様の医療情報が標準化された医療ナレッジグラフに正規化されます。

最後に、Healthcare Natural Language API は非構造化デジタルテキストの解釈に依存するヘルス アプリケーションを強化します。たとえば、遠隔医療企業は Healthcare Natural Language API をデプロイして、医師と患者の会話の文字起こしから、最も関連性の高い症状、持病、投薬を特定できます。製薬会社やバイオテクノロジー企業のお客様は、Healthcare Natural Language API を使用して、詳細に定義された包含 / 除外プロトコル基準に一致する患者の精度を高めることで臨床試験を最適化できます。また、Healthcare Natural Language API 技術は、Healthcare Effectiveness Data and Information Set（HEDIS）品質レポートや Hierarchical Condition Category（HCC）リスク調整といったドキュメント確認ワークフローの運用効率を高めることもできます。

AutoML Entity Extraction for Healthcare でカスタム情報の抽出が容易に

Healthcare Natural Language API に加え、AutoML Entity Extraction for Healthcare をリリースいたします。これは使いやすい AI 開発プラットフォームで、さまざまな技術的背景を持つユーザーの間で AI へのアクセスを拡大します。AutoML Entity Extraction for Healthcare は Healthcare Natural Language API を通じて利用可能な分析情報の範囲を補完します。

医療従事者は、独自ツールを構築してデジタル文書から情報を抽出するための技術的な専門知識を必ずしも持ち合わせていません。AutoML Entity Extraction for Healthcare を使用すると、ローコード インターフェースを介してこの処理がはるかに簡単になり、医療従事者は遺伝子突然変異や社会経済的要因向けの情報抽出ツールを構築できます。AutoML Entity Extraction for Healthcare は、遠隔医療、創薬、希少疾病の臨床試験などのデジタル ヘルス アプリケーションを強化します。

AutoML Entity Extraction for Healthcare を使い始めるお客様を支援するために、医療テキストの一連のアノテーション ガイドラインをオープンソースとして公開しています。本コミュニティがこのガイドラインの改良と拡大に貢献し、ヘルスケアとともに絶えず進化することを願っています。

パートナーを通じて影響を促進

上記のソリューションを米国内の医療供給者、保険者、ライフ サイエンス企業に提供するために、Google Cloud は多くの主要なソリューション プロバイダと提携しています。Google Cloud ソリューション プロバイダの SADA によると、新しいツールを利用するヘルスケアのお客様は、これまで数週間かかっていた医療分析プロジェクトを数日で実装できる見込みです。

SADA でヘルスケアおよびライフ サイエンス担当シニア ディレクターを務める Michael Ames 氏は、次のように述べています。「患者の健康に関する最も有意義な情報は通常、医療記録システムの構造化されたフィールドには存在せず、臨床医が治療過程で医療記録に入力または口述して書き取らせる任意形式の長いテキストメモに含まれています。Google Cloud の Healthcare Natural Language API ツールスイートには非常に期待しています。」

次のステップ

詳細については、Healthcare Natural Language API の使用方法をご覧ください。この API は、2020 年 12 月 10 日までの 30 日間無料でご利用いただけます。AutoML Entity Extraction for Healthcare の公開プレビューを使い始めるには、手順ガイド や Google のウェブサイト をご覧ください。詳細については、営業担当者にお問い合わせください。

-プロダクト マネージャー Andreea Bodnari