JOANR自動化に向けた手術記録からの自動情報抽出AIモデルの開発

Use of artificial intelligence to identify data elements for JOANR

要旨：Japanese Orthopaedic Association National Registry（JOANR）はビッグデータに基づいたエビデンス構築を目的に立ち上がったプロジェクトで，医療の質の向上につながることが期待されている。しかし，特に人工股関節全置換術（THA）などの人工関節手術に関しては，多くの項目を入力する必要があるため，術者の負担となっている。こうした問題を解決する方法の一つが，JOANRの登録に必要な情報を自動的に抽出するシステムを利用することである。手術記録は手術の情報が最も密に含まれているデータの一つであるが，手術記録がフリーテキストデータで構成されているため，情報を自動的に抽出するのは難しい。われわれは，最新の自然言語処理AIであるbidirectional encoder representations from transformers（BERT）を用いることで，この難しいタスクを解決することを考えた。1,287例のTHAの手術記録で学習させたBERTを用いて検証した結果，手術アプローチに関する項目はほぼ100％，セメント固定の項目に関しては96％の精度で情報を抽出することが可能であった。今後は，他の項目や手術記録にも応用されることが望まれる。