JP6912787B1 - Information registration support program, information registration support system and information registration support method - Google Patents
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Abstract
【課題】事前に登録された用語によるデータ入力を支援するための新規な技術を提供することを課題とする。【解決手段】上記課題を解決するために、本発明は、医療情報の登録に関し、文章に基づいて、事前に定められる特定用語による情報登録を支援するための情報登録支援プログラムであって、コンピュータを、入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力手段と、入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定手段と、として機能させる。【選択図】図１PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a new technique for supporting data input in terms registered in advance. In order to solve the above problems, the present invention is an information registration support program for supporting information registration in a specific term determined in advance based on a sentence regarding registration of medical information, and is a computer. When the input means for accepting the input of a sentence via the input screen and the synonym of the specific term registered in advance are included in the input sentence, the synonym and the corresponding specific term in the input sentence are included. To function as a specific means to identify. [Selection diagram] Fig. 1
Description
本発明は、情報登録支援プログラム、情報登録支援システムおよび情報登録支援方法に関する。 The present invention relates to an information registration support program, an information registration support system, and an information registration support method.
近年、様々な分野でデータ活用が進められており、そのためデータの形式を統一させる動きがある。医療分野においても、内視鏡に関する各種の統計や合併症等のデータ管理を目的としたデータベース化が進められており、用語を統一した上で大規模な医療情報に関するデータベースの構築を目指すＪＥＤ−Ｐｒｏｊｅｃｔが知られている。（https://jedproject.jges.net/about/） In recent years, data utilization has been promoted in various fields, and therefore there is a movement to unify the data format. In the medical field as well, a database is being created for the purpose of managing various statistics and complications related to endoscopes, and JED- aims to build a large-scale medical information database after unifying the terms. Project is known. (Https://jedproject.jges.net/about/)
ＪＥＤ−Ｐｒｏｊｅｃｔでは、あらかじめ決められた用語をシステムに登録してその用語を選択して入力させることにより、用語の表記ゆれの問題解決を目指している。一方で、このような方式でデータの入力を求めると、医師や技師等の担当者は通常の所見作成等の業務に加えてＪＥＤの登録用語によるデータ入力の負担が強いられることになり、ただでさえ多忙な医療現場においてはこのような負担が課題となっていた。 JED-Project aims to solve the problem of term notation fluctuation by registering predetermined terms in the system and selecting and inputting the terms. On the other hand, if data input is requested by such a method, the person in charge such as a doctor or a technician will be forced to bear the burden of data input by JED's registered terms in addition to the usual work such as finding findings. Even in a busy medical field, such a burden has become an issue.
ところで、近年では自然言語処理の技術開発が進められており、類語抽出による検索技術等も知られている。例えば特許文献１には、特定の単語の類語を文章中から抽出することで類語を含めた検索を行う技術が記載されている。 By the way, in recent years, the development of natural language processing technology has been promoted, and search technology by extracting synonyms is also known. For example, Patent Document 1 describes a technique for performing a search including synonyms by extracting synonyms of a specific word from a sentence.
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、類語を含めた検索を行うことしかできず、指定された用語によるデータ入力の負担を軽減することはできなかった。 However, the technique described in Patent Document 1 can only perform a search including synonyms, and cannot reduce the burden of data input using a designated term.
以上のような現状に鑑みて本発明は、事前に登録された用語によるデータ入力を支援するための新規な技術を提供することを課題とする。 In view of the above situation, it is an object of the present invention to provide a novel technique for supporting data input in terms registered in advance.
上記課題を解決するために、本発明は、医療情報の登録に関し、文章に基づいて、事前に定められる特定用語による情報登録を支援するための情報登録支援プログラムであって、コンピュータを、入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力手段と、入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定手段と、として機能させる。 In order to solve the above problems, the present invention is an information registration support program for supporting information registration in a specific term determined in advance based on a sentence regarding registration of medical information, and a computer is input as an input screen. An input means for accepting input of a sentence via the above, and when the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance, the identification of the synonym and the corresponding specific term in the input sentence is specified. Make it function as a means.
このような構成とすることで、入力文章中に特定用語の類義語が含まれる場合に、入力文章中の類義語と特定用語とを特定することができる。これにより、ユーザが統一された用語として定められる特定用語を用いずに文章を作成した場合に、例えばユーザに特定用語を選択肢として提示したり自動的にデータ収集機関に送信したりすることで、特定用語によるデータ登録の支援を行うことが可能となる。 With such a configuration, when a synonym of a specific term is included in the input sentence, the synonym and the specific term in the input sentence can be specified. As a result, when a user creates a sentence without using a specific term defined as a unified term, for example, the specific term can be presented to the user as an option or automatically sent to a data collection organization. It will be possible to support data registration in specific terms.
本発明の好ましい形態では、前記特定手段によって特定された前記特定用語を、前記情報登録における選択肢として入力システムに受け渡す手段として、コンピュータを更に機能させる。
このような構成とすることで、ユーザは自らが入力した文章に基づいて提示された特定用語に基づいて簡単にデータ登録を行うことができ、データ入力に係るユーザの負担が大幅に軽減される。特に医療現場においては医師等が所見文を作成するため、その所見文をもとに入力システムにおいて特定用語を選択肢として提示し、選択を受け付けてデータベースに登録することで、もとより必要とされていた業務の中でデータの入力を行うことができる。またユーザによる選択によってデータを登録するため、誤ったデータの登録を防止することができる。
In a preferred embodiment of the present invention, the computer is further made to function as a means for passing the specific term specified by the specific means to the input system as an option in the information registration.
With such a configuration, the user can easily register data based on the specific term presented based on the sentence entered by the user, and the burden on the user related to the data input is greatly reduced. .. Especially in the medical field, doctors create findings, so it was necessary to present specific terms as options in the input system based on the findings, accept the selections, and register them in the database. You can enter data in your work. Further, since the data is registered by the user's selection, it is possible to prevent the registration of erroneous data.
本発明の好ましい形態では、前記特定手段は、複数の医療文書を学習データとし、前記医療文書に含まれる単語の類似度を推定するために作成されたモデルにより推定される、前記特定用語と前記医療文書に含まれる単語との類似度に基づいて、前記入力文章中の類義語及び対応する前記特定用語を特定する。
このような構成とすることで、医療文書に特化して作成されたモデルに基づき類義語及び特定用語を特定することができるため、医療現場での利用においてより正確な支援が可能となる。
In a preferred embodiment of the present invention, the specific means uses a plurality of medical documents as training data, and the specific terms and the above are estimated by a model created for estimating the similarity of words contained in the medical documents. The synonyms and the corresponding specific terms in the input text are specified based on the similarity with the words contained in the medical document.
With such a configuration, synonyms and specific terms can be specified based on a model created specifically for medical documents, so that more accurate support can be provided for use in the medical field.
本発明の好ましい形態では、前記モデルは、前記特定用語を含む前記医療文書を学習データとして用いて作成される。
このような構成とすることで、特定用語の文章内での特性を要素として含んだ学習が行われ、特定用語の類語抽出における精度が向上する。
In a preferred embodiment of the present invention, the model is created using the medical document containing the specific term as learning data.
With such a configuration, learning including the characteristics of the specific term in the sentence as an element is performed, and the accuracy in extracting the synonyms of the specific term is improved.
本発明の好ましい形態では、前記学習データにおける前記医療文書として内視鏡に関する文書を含み、前記特定用語はＪＥＤ用語である。
このような構成とすることで、特に入力文章として内視鏡検査又は内視鏡手術に関する所見文が用いられる場合、入力文章に含まれるＪＥＤ用語の抽出において精度向上効果が期待できる。
In a preferred embodiment of the present invention, the medical document in the learning data includes a document relating to an endoscope, and the specific term is a JED term.
With such a configuration, especially when a finding sentence related to endoscopy or endoscopic surgery is used as an input sentence, an effect of improving accuracy can be expected in extracting JED terms included in the input sentence.
本発明の好ましい形態では、前記モデルは、単語の特徴量を算出し、前記特徴量に基づいて前記類似度を推定する。 In a preferred embodiment of the invention, the model calculates word features and estimates the similarity based on the features.
本発明の好ましい形態では、前記特定手段によって特定された前記類義語及び特定用語について、ユーザからの評価を受け付ける評価手段として、コンピュータを更に機能させ、前記モデルは、前記評価に基づいて更新される。
このような構成とすることで、ユーザの入力によって更に追加学習するため、モデルによる類語及び特定用語の特定精度向上が期待できる。
In a preferred embodiment of the present invention, the computer is further made to function as an evaluation means for receiving an evaluation from a user for the synonyms and specific terms specified by the specific means, and the model is updated based on the evaluation.
With such a configuration, additional learning is further performed by input from the user, so that it is expected that the accuracy of specifying synonyms and specific terms by the model will be improved.
上記課題を解決するために、本発明は、医療情報の登録に関し、文章に基づいて、事前に定められる特定用語による情報登録を支援するための情報登録支援装置であって、入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力手段と、入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定手段と、を備える。 In order to solve the above problems, the present invention is an information registration support device for supporting information registration in a specific term determined in advance based on a sentence regarding registration of medical information, via an input screen. An input means for accepting input of a sentence, and a specific means for specifying the synonym and the corresponding specific term in the input sentence when the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance. To be equipped.
上記課題を解決するために、本発明は、医療情報の登録に関し、文章に基づいて、事前に定められる特定用語による情報登録を支援するための情報登録支援方法であって、入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力ステップと、入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定ステップと、をコンピュータに実行させる。 In order to solve the above problems, the present invention is an information registration support method for supporting information registration in a specific term determined in advance based on a sentence regarding registration of medical information, via an input screen. An input step for accepting input of a sentence, and a specific step for specifying the synonym and the corresponding specific term in the input sentence when the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance. To the computer.
本発明によれば、ユーザが自由に入力する文章に基づいて、事前に登録された用語によるデータ入力を支援することができる。 According to the present invention, it is possible to support data input using pre-registered terms based on a sentence freely input by the user.
本発明は、事前に登録された特定用語の類義語が入力文章中に含まれる場合に、当該類義語と特定用語を特定することで、特定用語によるデータ登録を支援するものである。特に本実施形態では、機械学習の技術を用いて作成されたモデルによって文章中における単語の特徴量を算出し、それに基づく単語同士の類似度を推定することで類義語を判断する。これにより、例えば入力文章に基づき特定された特定用語の中から選択を受け付けてデータ登録を行ったりすることで、ユーザが自由に入力した文章から容易に特定用語によるデータ登録ができるよう支援することが可能となる。 The present invention supports data registration by a specific term by specifying the synonym and the specific term when a synonym of a specific term registered in advance is included in the input sentence. In particular, in the present embodiment, synonyms are determined by calculating the feature amount of a word in a sentence by a model created by using a machine learning technique and estimating the similarity between words based on the feature amount. By doing so, for example, by accepting a selection from specific terms specified based on the input sentence and registering the data, it is possible to support the user to easily register the data in the specific term from the sentence freely input. Is possible.
より具体的には、特定用語を含む複数の文章を学習データとして用いて、その文章中における単語をベクトル化することができるモデルを作成する。機械学習の手法としてはＷｏｒｄ２Ｖｅｃ等の周知の手法を用いることができる。このように作成されたモデルでは、文章中の単語のベクトルによって、単語の類似度を計算することができ、これによって、文章における単語の使われ方をもとに、学習データ中の特定用語との類似度が高いことばを類義語として特定することができる。 More specifically, using a plurality of sentences including specific terms as learning data, a model capable of vectorizing words in the sentences is created. As a machine learning method, a well-known method such as Word2Vec can be used. In the model created in this way, the similarity of words can be calculated from the vector of words in the sentence, so that the specific terms in the training data can be calculated based on how the words are used in the sentence. Words with a high degree of similarity can be identified as synonyms.
以下、図面を用いて、本発明の情報登録支援システムについて説明する。なお、以下に示す実施形態は本発明の一例であり、本発明を以下の実施形態に限定するものではなく、様々な構成を採用することもできる。 Hereinafter, the information registration support system of the present invention will be described with reference to the drawings. The embodiments shown below are examples of the present invention, and the present invention is not limited to the following embodiments, and various configurations can be adopted.
例えば、本実施形態では情報登録支援装置の構成、動作等について説明するが、同様の構成の方法、コンピュータプログラム、本実施形態における各手段を複数の装置に配置したシステム等も、同様の作用効果を奏することができる。また、プログラムは、記録媒体に記憶させてもよい。この記録媒体を用いれば、例えばコンピュータにプログラムをインストールすることができる。ここで、プログラムを記憶した記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であっても良い。 For example, in the present embodiment, the configuration, operation, and the like of the information registration support device will be described, but a method of the same configuration, a computer program, a system in which each means in the present embodiment is arranged in a plurality of devices, and the like have the same effects. Can be played. Further, the program may be stored in a recording medium. Using this recording medium, for example, a program can be installed on a computer. Here, the recording medium in which the program is stored may be a non-transient recording medium such as a CD-ROM.
本実施形態では、情報登録支援装置が、ユーザによって入力された内視鏡検査や手術に関する所見文を取得し、所見文を入力文章として用いる。また特定用語としてはＪＥＤデータ登録に用いられるＪＥＤ用語が事前に登録されており、情報登録支援装置は所見文に含まれるＪＥＤ用語の類義語、及び対応するＪＥＤ用語を特定する。そして特定したＪＥＤ用語及び類義語を、ＪＥＤデータ登録を行うための入力システムに受け渡すことにより、例えば入力システムにおいてＪＥＤ用語を選択肢として提示することができる。 In the present embodiment, the information registration support device acquires the findings related to endoscopy and surgery input by the user, and uses the findings as input sentences. Further, as a specific term, the JED term used for JED data registration is registered in advance, and the information registration support device specifies a synonym of the JED term included in the finding sentence and the corresponding JED term. Then, by passing the specified JED term and synonym to the input system for registering JED data, for example, the JED term can be presented as an option in the input system.
図１は、本実施形態の情報登録支援システムの機能構成を示す図である。本実施形態の情報登録支援システムは、情報登録支援装置１と、モデル作成装置２と、入力システム３と、データベースＤＢと、がネットワークＮＷを介して通信可能に構成される。情報登録支援装置１は入力文章に基づいて特定単語を特定するサーバとして機能する装置であり、類義語及び特定用語の特定処理を実行する。またモデル作成装置２は、複数の医療文書を学習データとしてモデルを作成する。入力システム３は、ユーザからの入力を受け付けて、データベースＤＢにデータを登録するためのシステムである。 FIG. 1 is a diagram showing a functional configuration of the information registration support system of the present embodiment. The information registration support system of the present embodiment is configured such that the information registration support device 1, the model creation device 2, the input system 3, and the database DB can communicate with each other via the network NW. The information registration support device 1 is a device that functions as a server that identifies a specific word based on an input sentence, and executes a specific process of a synonym and a specific term. Further, the model creation device 2 creates a model using a plurality of medical documents as learning data. The input system 3 is a system for accepting input from a user and registering data in a database DB.
データベースＤＢは、入力システム３を介して、あらかじめ定められた特定用語により形式の統一されたデータを収集し管理する。本実施形態のデータベースＤＢは、内視鏡関連のデータ収集を行う機関が管理するデータベースであり、入力システム３がユーザにより選択された特定用語、即ちＪＥＤ用語を、ネットワークＮＷを介してデータベースＤＢに送信することで、ユーザによるデータ登録を支援する。 The database DB collects and manages data in a unified format in a predetermined specific term via the input system 3. The database DB of the present embodiment is a database managed by an organization that collects data related to endoscopy, and the input system 3 transfers a specific term selected by the user, that is, a JED term, to the database DB via the network NW. By sending, it supports the data registration by the user.
情報登録支援装置１としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の演算装置、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の主記憶装置、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ等の補助記憶装置、ネットワークＮＷへの接続手段を含む種々の入出力装置等を備えた、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の任意のコンピュータ装置を利用することができる。その他、スマートフォンやタブレット型端末を情報登録支援装置１として利用してもよい。モデル作成装置２やデータベースＤＢとの間で各種情報の入力及び送受信を行うための専用のアプリケーションや、専用のウェブページにアクセスするためのブラウザアプリケーション等が記憶装置に記憶され、演算装置が各種の処理を実行することで、任意のコンピュータ装置が本発明の情報登録支援装置１として機能する。 The information registration support device 1 includes a computing device such as a CPU (Central Processing Unit) and a GPU (Graphics Processing Unit), a main storage device such as a RAM (Random Access Memory), an HDD (Hard Disk Drive), and an SSD (Sold). ), An auxiliary storage device such as a flash memory, various input / output devices including a means for connecting to a network NW, and the like, and any computer device such as a PC (Personal Computer) can be used. In addition, a smartphone or tablet terminal may be used as the information registration support device 1. A dedicated application for inputting and sending / receiving various information to / from the model creation device 2 and the database DB, a browser application for accessing a dedicated web page, etc. are stored in the storage device, and various arithmetic units are used. By executing the process, any computer device functions as the information registration support device 1 of the present invention.
モデル作成装置２としては、演算装置、記憶装置、ネットワークＮＷへの接続手段を含む種々の入出力装置等を備えた、一般的なコンピュータ装置を利用することができる。なお本実施形態のモデル作成装置２は、任意のコンピュータを情報登録支援装置１として機能させるための情報登録支援プログラムをユーザの端末に送信するサーバ装置として機能する。なおモデル作成装置２が備える各手段を、情報登録支援装置１が備え、情報登録支援装置１がモデル作成装置２を兼ねる構成としてもよい。 As the model creation device 2, a general computer device including an arithmetic device, a storage device, various input / output devices including a means for connecting to a network NW, and the like can be used. The model creation device 2 of the present embodiment functions as a server device that transmits an information registration support program for causing an arbitrary computer to function as the information registration support device 1 to a user's terminal. The information registration support device 1 may include each means provided by the model creation device 2, and the information registration support device 1 may also serve as the model creation device 2.
入力システム３は、ユーザが操作する端末を含む、１以上のコンピュータ装置により構成される。各コンピュータ装置としては、情報登録支援装置１やモデル作成装置２と同様に、演算装置、記憶装置、情報登録支援装置１及びデータベースＤＢにアクセスするためのネットワークＮＷへの接続手段を含む種々の入出力装置等を備えた、一般的なコンピュータ装置を利用することができる。 The input system 3 is composed of one or more computer devices including a terminal operated by a user. Similar to the information registration support device 1 and the model creation device 2, each computer device includes various inputs including an arithmetic device, a storage device, an information registration support device 1, and a means for connecting to a network NW for accessing a database DB. A general computer device equipped with an output device or the like can be used.
本実施形態の情報登録支援装置１は、取得手段１１と、特定手段１２と、出力手段１３と、評価手段１４と、モデル記憶手段１５と、を備える。なおこれらの手段の一部又は全部が外部のサーバ装置に備えられてもよい。この場合、ユーザの端末は各種の入出力を行うための装置として機能し、ユーザはネットワークＮＷを介して本発明を利用する。即ち、ユーザの端末を介して文章の入力を受け付けてサーバ装置に送信し、サーバ装置が上述の各手段によって処理した結果をユーザの端末に送信して表示させることで、ユーザによるデータの登録を支援する形態であってもよい。 The information registration support device 1 of the present embodiment includes an acquisition means 11, a specific means 12, an output means 13, an evaluation means 14, and a model storage means 15. Note that some or all of these means may be provided in an external server device. In this case, the user's terminal functions as a device for performing various types of input / output, and the user uses the present invention via the network NW. That is, the user can register the data by accepting the input of the text via the user's terminal and transmitting it to the server device, and transmitting the result processed by the server device by each of the above means to the user's terminal and displaying it. It may be in the form of support.
取得手段１１は、入力文章として所見文を取得する。具体的には、入力システム３に対してユーザが所見文を入力、又は事前に作成された所見文のデータを選択し、入力システム３がその所見文を情報登録支援装置１に送信して、取得手段１１が所見文を取得する。 The acquisition means 11 acquires a finding sentence as an input sentence. Specifically, the user inputs a finding sentence to the input system 3, or selects the data of the finding sentence created in advance, and the input system 3 sends the finding sentence to the information registration support device 1. The acquisition means 11 acquires the finding.
特定手段１２は、事前に登録される特定用語の類義語が入力文章中に含まれる場合に、入寮文章中の類義語及び対応する特定用語を特定する。具体的には、モデル記憶手段１５に記憶されたモデルにより、入力文章中の単語の単語ベクトルを算出し、それに基づき複数の特定用語との類似度を推定する。この類似度が閾値を上回る単語を、当該特定用語の類義語として、特定用語及び類義語の組み合わせを特定する。そして類義語及び特定用語の組み合わせを出力手段１３に受け渡す。 When the synonym of the specific term registered in advance is included in the input sentence, the specific means 12 specifies the synonym and the corresponding specific term in the dormitory sentence. Specifically, the word vector of the word in the input sentence is calculated by the model stored in the model storage means 15, and the similarity with a plurality of specific terms is estimated based on the calculation. A word whose similarity exceeds the threshold value is used as a synonym for the specific term, and a specific term and a combination of the synonyms are specified. Then, the combination of synonyms and specific terms is passed to the output means 13.
出力手段１３は、特定手段１２によって特定された特定用語を、ネットワークＮＷを介して入力システム３に送信する。ここで本実施形態では、特定用語だけでなく入力文章に含まれていた類義語も入力システム３に送信する。 The output means 13 transmits the specific term specified by the specific means 12 to the input system 3 via the network NW. Here, in the present embodiment, not only specific terms but also synonyms included in the input sentence are transmitted to the input system 3.
評価手段１４は、入力システム３を介した特定用語の選択を、類義語及び特定用語に対するユーザからの評価として受け付けて、モデル記憶手段１５に記憶されたモデルを更新する。具体的には、選択された特定用語と類義語との類似度が高くなり、選択されなかった特定用語と対応する類義語との類似度が低くなるよう、モデルのパラメータを調整する。なお入力文章において類義語が抽出されなかった場合や、特定手段１２により特定された特定用語以外をユーザが指定した場合には、指定された単語（特定用語）の類義語が入力文章中に含まれるものとしてモデルのパラメータを調整する。この場合には、ユーザが指定した特定用語に対応する、入力文章中の類義語をユーザに指定させ、それに基づいてモデルのパラメータ調整を行ってもよい。 The evaluation means 14 accepts the selection of the specific term via the input system 3 as the evaluation from the user for the synonym and the specific term, and updates the model stored in the model storage means 15. Specifically, the parameters of the model are adjusted so that the similarity between the selected specific term and the synonym is high, and the similarity between the non-selected specific term and the corresponding synonym is low. If synonyms are not extracted in the input sentence, or if the user specifies a term other than the specific term specified by the specific means 12, the synonym of the specified word (specific term) is included in the input sentence. Adjust the model parameters as. In this case, the user may specify a synonym in the input sentence corresponding to the specific term specified by the user, and the parameter adjustment of the model may be performed based on the synonym.
モデル記憶手段１５は、モデル作成装置２によって作成されたモデルを記憶する。ここで記憶されるモデルは、評価手段１４により更新される。また本実施形態では、モデル記憶手段１５がモデルをユーザ毎に記憶しておき、ユーザ毎に評価手段１４がモデルを更新する。これにより、ユーザが評価を行うことでモデル記憶手段１５にはユーザ毎に学習を重ねたモデルが記憶され、各ユーザの癖等も考慮した適切な類義語及び特定用語の特定ができるようになる。 The model storage means 15 stores the model created by the model creation device 2. The model stored here is updated by the evaluation means 14. Further, in the present embodiment, the model storage means 15 stores the model for each user, and the evaluation means 14 updates the model for each user. As a result, when the user evaluates the model, the model storage means 15 stores the model that has been learned repeatedly for each user, and can identify appropriate synonyms and specific terms in consideration of the habits of each user.
モデル作成装置２は、モデル作成手段２１及び記憶手段２２を備える。本実施形態では、モデル作成手段２１が、特定用語を含む医療文書を学習データとして、モデルを作成する。このモデルにおいて医療文書に含まれる単語の特徴量が算出され、特徴量に基づいて単語同士の類似度が推定される。 The model creation device 2 includes a model creation means 21 and a storage means 22. In the present embodiment, the model creating means 21 creates a model using a medical document containing a specific term as learning data. In this model, the features of words included in medical documents are calculated, and the similarity between words is estimated based on the features.
作成されたモデルは記憶手段２２に記憶される。記憶手段２２は、モデル作成手段２１が作成したモデルの他に、学習データや、情報登録支援プログラム等を記憶している。 The created model is stored in the storage means 22. The storage means 22 stores learning data, an information registration support program, and the like in addition to the model created by the model creation means 21.
入力システム３は、ユーザからの入力を受け付ける為のキーボード、マイク、カメラ等による入力手段３１と、ユーザに対してデータ入力画面を表示するためのディスプレイやスピーカー、ネットワークＮＷへの接続手段等の出力手段３２と、ユーザの入力に応じてデータベースＤＢにデータを登録する登録手段３３と、を備える。 The input system 3 outputs an input means 31 by a keyboard, a microphone, a camera, etc. for receiving input from the user, a display, a speaker, a connection means to the network NW, etc. for displaying a data input screen to the user. The means 32 and the registration means 33 for registering data in the database DB according to the input of the user are provided.
図２は、本実施形態におけるモデル作成に係る処理手順を示すフローチャートである。まずステップＳ１１において、学習データとして医療文書を収集する。ここでの収集は、自動化してもよいし、任意の文書を人手で集めてもよい。 FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure related to model creation in the present embodiment. First, in step S11, a medical document is collected as learning data. The collection here may be automated, or any document may be collected manually.
学習データとして用いる医療文書としては、利用時に入力システム３に入力される文章と同種のもの、即ち本実施形態では内視鏡検査又は手術に関する所見文であることが好ましい。特に本発明では、特定用語の類義語を特定することが目的であるため、複数の医療文書により構成される学習データの中で、全ての特定用語がそれぞれ少なくとも１回以上現れるように学習データを選択することが好ましい。 The medical document used as the learning data is preferably the same kind of sentence as the sentence input to the input system 3 at the time of use, that is, the finding sentence related to endoscopy or surgery in the present embodiment. In particular, since the purpose of the present invention is to identify synonyms of specific terms, the learning data is selected so that all the specific terms appear at least once in the learning data composed of a plurality of medical documents. It is preferable to do so.
次にステップＳ１２では、収集した文書を利用して学習データを作成する。医療文書をそのまま学習データとして用いてもよいが、ここでは学習精度向上のために、全角、半角の表記を統一したり、不要な副詞や形容詞、記号を削除したりして前処理を行った学習データを作成する。 Next, in step S12, learning data is created using the collected documents. Medical documents may be used as learning data as they are, but here, in order to improve learning accuracy, preprocessing was performed by unifying full-width and half-width notations and deleting unnecessary adverbs, adjectives, and symbols. Create training data.
そしてステップＳ１３で、学習データを用いてニューラルネットワークモデルの作成を行う。モデル作成においては、単語ベクトル算出に用いられる任意の手法を用いることができ、単語とその周辺語の関係について学習を行う、Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ法やＣＢＯＷ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｂａｇ−ｏｆ−ｗｏｒｄｓ）法が好ましく用いられる。これらは文章中の単語の並びに基づき単語の特徴をベクトル化する手法であり、同じような意味や使われ方をする単語は、同じような単語の並びで現れる、という思想から、似た単語ベクトルを持つ単語は似た意味、あるいは似た使われ方をする単語、即ち類義語等であると推定することが行われている。 Then, in step S13, a neural network model is created using the training data. In model creation, any method used for word vector calculation can be used, and the Skip-gram method and CBOW (Continuous Bag-of-words) method, which learn the relationship between words and their peripheral words, are preferably used. Be done. These are methods for vectorizing the characteristics of words based on the sequence of words in a sentence, and from the idea that words with similar meanings and usages appear in a similar sequence of words, similar word vectors. It is presumed that words with have similar meanings or similar usages, that is, synonyms and the like.
Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ法では、ある単語を入力した時、その周辺にどのような単語が現れやすいかを予測することをタスクとして、医療文書を正解のデータとして与えることで学習を行う。より具体的には、入力として医療文書中のある単語を、出力としてその周辺語を与えることにより、ある単語に対するその周辺語の確率を学習させる。 In the Skip-gram method, when a certain word is input, the task is to predict what kind of words are likely to appear around it, and learning is performed by giving a medical document as correct answer data. More specifically, by giving a word in a medical document as an input and its peripheral word as an output, the probability of the peripheral word for a certain word is learned.
ＣＢＯＷ法では、周辺の語の順序に基づいて、中心の単語を予測することをタスクとして、医療文書を正解のデータとして与えることで学習を行う。より具体的には、入力として医療文書中のある単語の周辺語を、出力としてその単語を与えることにより、周辺語からある単語が現れる確率を学習させる。 In the CBOW method, learning is performed by giving a medical document as correct answer data with the task of predicting the central word based on the order of surrounding words. More specifically, by giving a peripheral word of a certain word in a medical document as an input and that word as an output, the probability that a certain word appears from the peripheral word is learned.
この学習の過程で、医療文書に含まれる単語が、ニューラルネットワークにおいてベクトルとして表現される。そして、学習データに基づき学習済のモデルに、更に追加の学習データとして入力文章を与えたときに、入力文章中の単語の単語ベクトルと、事前に登録された特定用語の単語ベクトルと、の類似度を、単語同士の類似度とみなして推定することができる。 In the process of this learning, the words contained in the medical document are expressed as vectors in the neural network. Then, when an input sentence is given to the model trained based on the training data as additional training data, the word vector of the word in the input sentence and the word vector of the specific term registered in advance are similar to each other. The degree can be estimated by regarding the degree of similarity between words.
そして学習が完了すると、ステップＳ１４において、記憶手段２２にモデルが格納される。このようにして作成されたモデルが、情報登録支援装置１に送信されてモデル記憶手段１５に記憶される。なお本実施形態では、Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ法とＣＢＯＷ法の両方でそれぞれモデルを作成し、記憶手段２２に格納する。そして後述する特定手段１２による特定時には、これらのモデルの両方でそれぞれ特定用語との類似度を推定し、類似度が高い方の結果を採用して、何れかのモデルにおいて閾値を超える類似度が推定された単語を、特定手段１２が類義語として特定する。 Then, when the learning is completed, the model is stored in the storage means 22 in step S14. The model created in this way is transmitted to the information registration support device 1 and stored in the model storage means 15. In this embodiment, models are created by both the Skip-gram method and the CBOW method, and stored in the storage means 22. Then, at the time of identification by the specific means 12 described later, the similarity with the specific term is estimated by both of these models, and the result with the higher similarity is adopted, and the similarity exceeding the threshold value in any model is obtained. The identification means 12 identifies the estimated word as a synonym.
次に、図３を参照して、上記のように作成したモデルを用いてデータ登録を支援する際の処理の流れを説明する。図３は、ユーザからの入力文章の受付から、類義語及び特定用語に対する評価の受付までの処理手順を示すフローチャートである。ここでデータベースＤＢに登録されるＪＥＤデータは、基本情報、所見、診断、処置、病理結果の項目を含んでおり、このうち基本情報以外の情報が、統一されたＪＥＤ用語によって登録される。本実施形態の入力システム３は、患者や検査に関する基本情報を病院内のデータベース等から取得し、所見、診断、処置、病理結果に関する情報については、情報登録支援装置１に所見文を送信することで、ＪＥＤ用語による入力を支援する。 Next, with reference to FIG. 3, the flow of processing when supporting data registration using the model created as described above will be described. FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure from receiving an input sentence from a user to receiving an evaluation for a synonym and a specific term. The JED data registered in the database DB here includes items of basic information, findings, diagnosis, treatment, and pathological results, and information other than the basic information is registered in unified JED terms. The input system 3 of the present embodiment acquires basic information on patients and examinations from a database in the hospital, etc., and transmits the findings to the information registration support device 1 for information on findings, diagnoses, treatments, and pathological results. Supports input in JED terms.
まずステップＳ２１では、取得手段１１が、入力システム３を介して所見文を取得する。具体的には、入力システム３が、ユーザに対して入力画面を表示し、ユーザによる所見文の入力及びＪＥＤデータの登録に必要な情報の指定を受け付ける。なおここでは、入力手段３１によって直接ユーザに所見文を入力させてもよいし、図示しない病院内のデータベース等に登録された所見文を、ユーザによって指定させてもよい。なおここでの入力においては、キーボード等による文字入力の他、音声認識技術を利用した入力や、ユーザの目を撮影して視線の推定により文字を入力する視線入力等を採用してもよい。 First, in step S21, the acquisition means 11 acquires the finding sentence via the input system 3. Specifically, the input system 3 displays an input screen for the user, and accepts the user to input the finding and specify the information necessary for registering the JED data. Here, the user may be allowed to directly input the finding text by the input means 31, or the user may be allowed to specify the finding text registered in a database or the like in a hospital (not shown). In the input here, in addition to character input using a keyboard or the like, input using voice recognition technology, line-of-sight input in which characters are input by taking a picture of the user's eyes and estimating the line-of-sight may be adopted.
入力システム３において所見文が入力されると、取得手段１１が入力された所見文を受け付けて特定手段１２に受け渡し、ステップＳ２２に進む。ステップＳ２２では、特定手段１２が、モデル記憶手段１５に記憶されたモデルに、入力された所見文を学習させる。ここで本実施形態では、Ｓｋｉｐ−ｇｒａｍ法により作成されたモデルと、ＣＢＯＷ法により作成されたモデルと、の両方に対してそれぞれ所見文を学習させる。なお本実施形態ではユーザ毎にモデルが記憶されており、ステップＳ２２では本発明を使用しているユーザに対応したモデルが選択される。 When the finding sentence is input in the input system 3, the acquisition means 11 accepts the input finding sentence and hands it over to the specific means 12, and proceeds to step S22. In step S22, the specific means 12 causes the model stored in the model storage means 15 to learn the input finding sentence. Here, in the present embodiment, the findings are trained for both the model created by the Skip-gram method and the model created by the CBOW method. In the present embodiment, a model is stored for each user, and in step S22, a model corresponding to the user using the present invention is selected.
そして特定手段１２は、ステップＳ２２の学習により計算された単語ベクトルをもとに、事前にモデル記憶手段１５に登録されるＪＥＤ用語（特定用語）と、所見文に含まれる単語との類似度をステップＳ２３において推定する。 Then, the specific means 12 determines the degree of similarity between the JED term (specific term) registered in the model storage means 15 in advance and the word included in the finding sentence based on the word vector calculated by the learning in step S22. Estimate in step S23.
そしてＪＥＤ用語との類似度が、事前に設定された閾値を超える単語を、当該ＪＥＤ用語の類義語と判断し、特定手段１２が類義語及び当該ＪＥＤ用語の組み合わせを特定する（ステップＳ２４）。
Then, a word whose similarity with the JED term exceeds a preset threshold value is determined to be a synonym of the JED term, and the specifying
そして特定手段１２が特定した類義語及びＪＥＤ用語の組み合わせを出力手段１３に受け渡し、出力手段１３が入力システム３に類義語及びＪＥＤ用語を送信する（図３のステップＳ２５）。ここで本実施形態では入力システム３が、特定された類義語及びＪＥＤ用語を対応付けて表示する。これにより、本発明の情報登録支援装置１がＪＥＤ登録すべきと判断した言葉をユーザが容易に確認できる。 Then, the combination of the synonym and the JED term specified by the specific means 12 is passed to the output means 13, and the output means 13 transmits the synonym and the JED term to the input system 3 (step S25 in FIG. 3). Here, in the present embodiment, the input system 3 displays the specified synonyms and JED terms in association with each other. As a result, the user can easily confirm the words that the information registration support device 1 of the present invention has determined to be JED registered.
そしてステップＳ２６では、入力システム３が、受信したＪＥＤ用語を入力データの選択肢として表示し、ユーザによる選択を受け付けて、選択されたＪＥＤ用語によるデータを登録手段３３がデータベースＤＢに送信する。ここで送信される情報は上述の通り、基本情報、所見、診断、処置、病理結果を含む情報であり、このうち所見、診断、処置、病理結果の各々について、入力システム３が受信したＪＥＤ用語を選択肢として提示して選択を受け付ける。データベースＤＢは、これらの情報を受信すると、ステップＳ２７でＪＥＤデータを登録する。 Then, in step S26, the input system 3 displays the received JED term as an input data option, accepts the user's selection, and the registration means 33 transmits the data in the selected JED term to the database DB. As described above, the information transmitted here is information including basic information, findings, diagnosis, treatment, and pathological results, and the JED term received by the input system 3 for each of the findings, diagnosis, treatment, and pathological results. Is presented as an option and the selection is accepted. When the database DB receives these pieces of information, it registers the JED data in step S27.
また入力システム３は、ユーザによるＪＥＤ用語の指定結果を情報登録支援装置１にも送信し、これを受信した評価手段１４は、ユーザによるＪＥＤ用語の選択を、類義語とＪＥＤ用語の組み合わせに対する評価とみなす。すなわち、ＪＥＤ用語が選択された場合には、対応する類義語は当該ＪＥＤ用語の類義語として適切であったと推測できる。従って、選択されたＪＥＤ用語と対応する類義語との類似度が上がるように、モデルにおける単語ベクトルの調整を行うことで更なる学習が行われる。このように更なる学習が行われたモデルは、ユーザ毎に区別してモデル記憶手段１５に記憶される。 Further, the input system 3 also transmits the result of designation of the JED term by the user to the information registration support device 1, and the evaluation means 14 receiving this also selects the JED term by the user as an evaluation for the combination of the synonym and the JED term. I reckon. That is, when a JED term is selected, it can be inferred that the corresponding synonym was appropriate as a synonym for the JED term. Therefore, further learning is performed by adjusting the word vector in the model so that the degree of similarity between the selected JED term and the corresponding synonym increases. The model for which further learning has been performed in this way is stored in the model storage means 15 separately for each user.
なお入力文章において類義語が抽出されなかった場合や、特定手段１２により特定された特定用語以外をユーザが指定した場合には、指定された単語（特定用語）の類義語が入力文章中に含まれるものとしてモデルのパラメータを調整する。この場合には、ユーザが指定した特定用語に対応する入力文章中の類義語をユーザに指定させ、それに基づいてモデルのパラメータ調整を行ってもよい。これにより、ＪＥＤ用語の選択を行うたびに、ユーザ毎にモデルが更新される。従って、繰り返し使われることで、各ユーザの癖等を反映してより高い精度で類義語を特定できるようになる効果が期待できる。 If synonyms are not extracted in the input sentence, or if the user specifies a term other than the specific term specified by the specific means 12, the synonym of the specified word (specific term) is included in the input sentence. Adjust the model parameters as. In this case, the user may be asked to specify a synonym in the input sentence corresponding to the specific term specified by the user, and the parameter adjustment of the model may be performed based on the synonym. As a result, the model is updated for each user each time the JED term is selected. Therefore, by being used repeatedly, it is expected that synonyms can be identified with higher accuracy by reflecting the habits of each user.
１ ：情報登録支援装置
２ ：モデル作成装置
３ ：入力システム
１１ ：取得手段
１２ ：特定手段
１３ ：出力手段
１４ ：評価手段
１５ ：モデル記憶手段
２１ ：モデル作成手段
２２ ：記憶手段
３１ ：入力手段
３２ ：出力手段
３３ ：登録手段
ＮＷ ：ネットワーク
ＤＢ ：データベース
1: Information registration support device 2: Model creation device 3: Input system 11: Acquisition means 12: Specific means 13: Output means 14: Evaluation means 15: Model storage means 21: Model creation means 22: Storage means 31: Input means 32 : Output means 33: Registration means NW: Network DB: Database
Claims (10)
コンピュータを、
入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力手段と、
入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された前記特定用語を、前記情報登録における選択肢として入力システムに受け渡す手段と、として機能させる情報登録支援プログラム。 Regarding the registration of medical information, it is an information registration support program to support information registration in specific terms that are determined in advance based on sentences.
Computer,
An input means that accepts text input via the input screen,
When the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance, the specific means for specifying the synonym and the corresponding specific term in the input sentence, and
An information registration support program that functions as a means for passing the specific term specified by the specific means to an input system as an option in the information registration.
コンピュータを、
入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力手段と、
入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定手段と、として機能させ、
前記特定手段は、複数の医療文書を学習データとし、前記医療文書に含まれる単語の類似度を推定するために作成されたモデルにより推定される、前記特定用語と前記医療文書に含まれる単語との類似度に基づいて、前記入力文章中の類義語及び対応する前記特定用語を特定する情報登録支援プログラム。 Regarding the registration of medical information, it is an information registration support program to support information registration in specific terms that are determined in advance based on sentences.
Computer,
An input means that accepts text input via the input screen,
When the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance, it functions as a specific means for specifying the synonym and the corresponding specific term in the input sentence .
The specific means uses a plurality of medical documents as training data, and includes the specific term and a word contained in the medical document, which is estimated by a model created for estimating the similarity of words contained in the medical document. on the basis of the similarity, synonym and said corresponding information registration support program that identifies a particular term in the input sentence.
前記特定用語はＪＥＤ用語である、請求項３に記載の情報登録支援プログラム。 The medical document in the learning data includes a document related to an endoscope, and includes a document.
The information registration support program according to claim 3, wherein the specific term is a JED term.
前記モデルは、前記評価に基づいて更新される、請求項２から請求項５の何れかに記載の情報登録支援プログラム。 The computer is further made to function as an evaluation means for receiving evaluations from users for the synonyms and specific terms specified by the specific means.
The information registration support program according to any one of claims 2 to 5, wherein the model is updated based on the evaluation.
入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力手段と、
入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された前記特定用語を、前記情報登録における選択肢として入力システムに受け渡す手段と、を備える情報登録支援システム。 Regarding the registration of medical information, it is an information registration support system to support information registration in specific terms that are determined in advance based on sentences.
An input means that accepts text input via the input screen,
When the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance, the specific means for specifying the synonym and the corresponding specific term in the input sentence, and
An information registration support system including means for passing the specific term specified by the specific means to an input system as an option in the information registration.
入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力手段と、
入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定手段と、を備え、
前記特定手段は、複数の医療文書を学習データとし、前記医療文書に含まれる単語の類似度を推定するために作成されたモデルにより推定される、前記特定用語と前記医療文書に含まれる単語との類似度に基づいて、前記入力文章中の類義語及び対応する前記特定用語を特定する情報登録支援システム。 Regarding the registration of medical information, it is an information registration support system to support information registration in specific terms that are determined in advance based on sentences.
An input means that accepts text input via the input screen,
When the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance, the input sentence is provided with the synonym and the specific means for specifying the corresponding specific term .
The specific means uses a plurality of medical documents as training data, and the specific terms and words included in the medical document estimated by a model created for estimating the similarity of words contained in the medical document. on the basis of the similarity, synonym and corresponding information registration support system that identifies the specific term in the input sentence.
入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力ステップと、
入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定ステップと、
前記特定手段によって特定された前記特定用語を、前記情報登録における選択肢として入力システムに受け渡すステップと、をコンピュータに実行させる情報登録支援方法。 Regarding the registration of medical information, it is an information registration support method to support information registration in specific terms determined in advance based on sentences.
An input step that accepts text input via the input screen,
When the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance, a specific step for specifying the synonym and the corresponding specific term in the input sentence, and a specific step.
An information registration support method for causing a computer to execute a step of passing the specific term specified by the specific means to an input system as an option in the information registration.
入力画面を介して文章の入力を受け付ける入力ステップと、
入力文章中に、事前に登録される前記特定用語の類義語が含まれる場合に、前記入力文章中の当該類義語及び対応する前記特定用語を特定する特定ステップと、をコンピュータに実行させ、
前記特定ステップでは、複数の医療文書を学習データとし、前記医療文書に含まれる単語の類似度を推定するために作成されたモデルにより推定される、前記特定用語と前記医療文書に含まれる単語との類似度に基づいて、前記入力文章中の類義語及び対応する前記特定用語を特定する情報登録支援方法。 Regarding the registration of medical information, it is an information registration support method to support information registration in specific terms determined in advance based on sentences.
An input step that accepts text input via the input screen,
When the input sentence includes a synonym of the specific term registered in advance, the computer is made to execute the specific step of specifying the synonym and the corresponding specific term in the input sentence .
In the specific step, the specific term and the word contained in the medical document are estimated by a model created for estimating the similarity of the words contained in the medical document by using a plurality of medical documents as training data. on the basis of the similarity, synonym and corresponding the that identifies a particular term information registration support method for in said input sentence.
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