論文タイプ：原著論文

掲載誌：AMIA Annu Symp Proc（AMIA Annual Symposium Proceedings）

本研究の背景と関連研究：電子健康記録（EHR）の臨床ノートの種類は多様であり、統一されたデータの検索、交換、統合を確保するために標準化することが望ましいです。LOINC Document Ontology（LOINC DO）は、臨床文書の命名と説明のために特別に作成されたLOINCのサブセットです。このオントロジーの促進と改善の取り組みにもかかわらず、実際の臨床現場で効率的に展開する方法はまだ探求されていません。本研究では、5つの機関から収集された臨床ノートのタイトルをLOINC DOにマッピングし、ノートのタイトルとLOINC DOコードの意味的な類似性に基づいてマッピングを3つのクラスに分類することで、LOINC DOの有用性を評価しました。さらに、臨床ノートの内容にアクセスせずに、複数の施設からの臨床ノートのタイトルを適切なLOINC DOコードに自動的にマッピングする標準化パイプラインを開発しました。このパイプラインは異なる大規模言語モデルで初期化することができ、それらの性能を比較しました。結果は、自動化されたパイプラインが0.90の精度を達成したことを示しています。手動と自動のマッピング結果を比較することで、LOINC DOがマルチサイトの臨床ノートのタイトルを記述する際のカバレッジを分析し、拡張の可能性の範囲をまとめました。

本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、LOINC DOを使用して臨床ノートのタイトルを標準化し、統一されたデータの検索、交換、統合を実現することです。臨床ノートのタイトルの標準化により、異なる施設間でのデータの整合性が向上し、医療情報の共有や研究の効率化が可能となります。これにより、医療の質の向上や研究の進展に貢献することが期待されます。

本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、5つの機関から収集された臨床ノートのタイトルを使用しました。具体的な材料やデータの詳細については記載されていません。

本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、LOINC DOを使用して臨床ノートのタイトルを標準化するための手法を提案しました。具体的には、臨床ノートのタイトルをLOINC DOコードにマッピングするための自動化されたパイプラインを開発し、その性能を評価しました。また、手動と自動のマッピング結果を比較することで、LOINC DOのカバレッジと拡張の可能性について分析しました。

本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、自動化されたパイプラインの性能を評価するために、マッピングの精度を測定しました。結果は、パイプラインが0.90の精度を達成したことを示しており、LOINC DOを使用した臨床ノートのタイトルの標準化が有効であることを示しています。