Extracting cancer concepts from clinical notes using natural language processing: a systematic review
本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
本研究の学術的背景は、がんの患者の臨床ノートから大量のデータを手動で抽出する手間や時間を省くために、自然言語処理（NLP）を使用してフリーテキストから情報を抽出することの重要性に関わります。研究課題の核心となる学術的な問いは、NLPの手法を用いて自動的にがんの概念を臨床ノートから特定するために行われた研究を体系的にレビューすることです。本研究の目的および学術的独自性と創造性は？
本研究の目的は、NLPの手法を使用して臨床ノートからがんの概念を自動的に特定するためにどのような手法が適用されているか、どの用語システムが使用されているか、どのような種類のがんが特定されているかを調査することです。学術的独自性は、既存のシステマティックレビューと比較して、がんの概念の抽出に焦点を当てた初のレビューであることです。創造性は、さまざまなNLP手法ががんの研究においてどのように活用されるかを特定し、将来の研究に役立つことです。本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
がんの発生率の増加やNLP技術の進歩により、がんの研究や臨床医療においてNLP技術を利用することの重要性が高まっています。関連する国内外の研究動向としては、診断やリスク予測、症状抽出など、がんの様々な側面においてNLPが活用されていることが報告されています。本研究は、がんの概念の抽出においてNLP手法がどのように適用されているかを体系的に調査し、既存の知見と補完する位置づけにあります。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、Pubmed、Scopus、Web of Science、Embaseのデータベースを検索し、がんに関するNLP手法を使用してがんの概念を自動的に特定する研究を体系的にレビューしました。抽出されたデータに基づいて、研究で使用されるソフトウェアプログラムの開発状況、アルゴリズムの評価基準、用語システムの種類、特定されるがんの種類などを明らかにしました。本研究の有効性はどのように検証した？
本研究では、NLP手法を使用してがんの概念を抽出するための研究のトレンドや特徴を明らかにしました。また、高い精度と感度を持つルールベースのアルゴリズムががんの概念の特定や抽出において優れた結果を示すことから、今後の研究においてもこれらのアルゴリズムの使用が推奨されています。これにより、がん以外の疾患の概念抽出にも活用できる可能性が示唆されています。
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