医療言語処理【電子版】
- 出版社
- コロナ社
- 電子版ISBN
- 電子版発売日
- 2022/06/13
- ページ数
- 182ページ
- 判型
- A5
- フォーマット
- PDF（パソコンへのダウンロード不可）
電子版販売価格：¥2,640 (本体¥2,400＋税10％)
- 印刷版ISBN
- 978-4-339-02762-4
- 印刷版発行年月
- 2017/08
- ご利用方法
- ダウンロード型配信サービス（買切型）
- 同時使用端末数
- 2
- 対応OS
-
iOS最新の２世代前まで / Android最新の２世代前まで
※コンテンツの使用にあたり、専用ビューアisho.jpが必要
※Androidは、Android２世代前の端末のうち、国内キャリア経由で販売されている端末（Xperia、GALAXY、AQUOS、ARROWS、Nexusなど）にて動作確認しています - 必要メモリ容量
- 16 MB以上
- ご利用方法
- アクセス型配信サービス（買切型）
- 同時使用端末数
- 1
※インターネット経由でのWEBブラウザによるアクセス参照
※導入・利用方法の詳細はこちら
この商品を買った人は、こんな商品も買っています。
概要
医療分野の情報処理の高度化は，電子カルテの実用化により加速している。医療言語処理はその基盤を支える技術である。本書は情報処理研究者を対象にリソースをさまざまなテキストから紹介し，基本を押さえた手法を解説している。
目次
1. 医療情報の利活用とは
1.1 医療情報学の歴史
1.2 病院内テキストの利活用
1.3 パブリックデータの利活用
1.4 プライベートデータの利活用
1.5 各国の動向
1.6 今後の動向
2. 利用可能なリソース・ツール
2.1 辞書・シソーラス・オントロジー
2.1.1 人間のための辞書
2.1.2 オントロジーとシソーラス
2.1.3 バイオインフォマティクス・オントロジーとクリニカル・オントロジー
2.1.4 SNOMED-CT
2.1.5 ICD-10
2.1.6 MeSH
2.1.7 MedDRA
2.1.8 UMLS
2.1.9 医薬品に関するリソース
2.1.10 検査に関するリソース
2.1.11 治療・処置に関するリソース
2.1.12 標準病名マスター
2.2 その他の辞書・リソース
2.3 コーパス
2.3.1 i2b2 NLPコーパス
2.3.2 GSK診療録コーパス
2.3.3 NTCIR MedNLPコーパス
2.4 言語ツール
3. 病院内テキスト
3.1 病院内テキストとは
3.1.1 診療録
3.1.2 サマリ
3.1.3 看護記録
3.1.4 読影レポート・病理レポート
3.1.5 手術記録・麻酔記録
3.1.6 説明書・同意書
3.1.7 その他のコメディカル文書
3.1.8 レセプトデータ
3.1.9 有害事象報告
3.1.10 副作用報告
3.1.11 救命救急文書
3.2 おもな研究課題
3.2.1 固有表現認識ベースの匿名化
3.2.2 プライバシー保護マイニング・ベースの匿名化
3.2.3 自動コーディング
3.2.4 患者情報抽出
3.2.5 診断支援・自動診断
3.2.6 標準化（表記ゆれ吸収）
3.2.7 副作用シグナルの自動検出
3.2.8 入力支援
3.2.9 NTCIRMedNLPシリーズ
3.3 カルテテキストへのアノテーション
3.4 アノテーションにおける諸問題
3.5 倫理申請
4. パブリックデータ：公開テキストの医療言語処理
4.1 さまざまな公開テキスト
4.1.1 学術論文
4.1.2 研究スタイル
4.1.3 臨床試験登録情報
4.1.4 NDB
4.1.5 コホートデータ
4.1.6 ソーシャルメディアのデータ
4.1.7 バイオNLPコーパス
4.1.8 その他のデータ
4.2 おもな研究課題
4.2.1 論文検索
4.2.2 タンパク質相互作用抽出
4.2.3 構造を考慮した検索高速化
4.2.4 感染症サーベイランス
4.3 実アプリケーション
4.4 ソーシャルメディア・データのラベル付け
5. プライベートデータ：患者テキストの医療言語処理
5.1 患者の記述するテキスト
5.1.1 疾患別の患者テキスト
5.1.2 情報収集源としての患者テキスト
5.1.3 三つのアプローチ
5.2 QOLアプローチ
5.3 教育アプローチ
5.4 研究アプローチ
5.5 おもな研究課題
5.5.1 表記ゆれ吸収
5.5.2 ウェブ情報の信頼性
5.5.3 高齢者の孤立を防ぐコミュニケーションツール
6. これからの医療言語処理研究
6.1 研究を始めるにあたって
6.1.1 ジャーナル
6.1.2 国際会議
6.2 今後の展望
引用・参考文献
索引
1.1 医療情報学の歴史
1.2 病院内テキストの利活用
1.3 パブリックデータの利活用
1.4 プライベートデータの利活用
1.5 各国の動向
1.6 今後の動向
2. 利用可能なリソース・ツール
2.1 辞書・シソーラス・オントロジー
2.1.1 人間のための辞書
2.1.2 オントロジーとシソーラス
2.1.3 バイオインフォマティクス・オントロジーとクリニカル・オントロジー
2.1.4 SNOMED-CT
2.1.5 ICD-10
2.1.6 MeSH
2.1.7 MedDRA
2.1.8 UMLS
2.1.9 医薬品に関するリソース
2.1.10 検査に関するリソース
2.1.11 治療・処置に関するリソース
2.1.12 標準病名マスター
2.2 その他の辞書・リソース
2.3 コーパス
2.3.1 i2b2 NLPコーパス
2.3.2 GSK診療録コーパス
2.3.3 NTCIR MedNLPコーパス
2.4 言語ツール
3. 病院内テキスト
3.1 病院内テキストとは
3.1.1 診療録
3.1.2 サマリ
3.1.3 看護記録
3.1.4 読影レポート・病理レポート
3.1.5 手術記録・麻酔記録
3.1.6 説明書・同意書
3.1.7 その他のコメディカル文書
3.1.8 レセプトデータ
3.1.9 有害事象報告
3.1.10 副作用報告
3.1.11 救命救急文書
3.2 おもな研究課題
3.2.1 固有表現認識ベースの匿名化
3.2.2 プライバシー保護マイニング・ベースの匿名化
3.2.3 自動コーディング
3.2.4 患者情報抽出
3.2.5 診断支援・自動診断
3.2.6 標準化（表記ゆれ吸収）
3.2.7 副作用シグナルの自動検出
3.2.8 入力支援
3.2.9 NTCIRMedNLPシリーズ
3.3 カルテテキストへのアノテーション
3.4 アノテーションにおける諸問題
3.5 倫理申請
4. パブリックデータ：公開テキストの医療言語処理
4.1 さまざまな公開テキスト
4.1.1 学術論文
4.1.2 研究スタイル
4.1.3 臨床試験登録情報
4.1.4 NDB
4.1.5 コホートデータ
4.1.6 ソーシャルメディアのデータ
4.1.7 バイオNLPコーパス
4.1.8 その他のデータ
4.2 おもな研究課題
4.2.1 論文検索
4.2.2 タンパク質相互作用抽出
4.2.3 構造を考慮した検索高速化
4.2.4 感染症サーベイランス
4.3 実アプリケーション
4.4 ソーシャルメディア・データのラベル付け
5. プライベートデータ：患者テキストの医療言語処理
5.1 患者の記述するテキスト
5.1.1 疾患別の患者テキスト
5.1.2 情報収集源としての患者テキスト
5.1.3 三つのアプローチ
5.2 QOLアプローチ
5.3 教育アプローチ
5.4 研究アプローチ
5.5 おもな研究課題
5.5.1 表記ゆれ吸収
5.5.2 ウェブ情報の信頼性
5.5.3 高齢者の孤立を防ぐコミュニケーションツール
6. これからの医療言語処理研究
6.1 研究を始めるにあたって
6.1.1 ジャーナル
6.1.2 国際会議
6.2 今後の展望
引用・参考文献
索引