2025.03.29Publications薬学系研究科修士課程修了生の長谷川樹さんの研究成果が JMIR Medical Informatics 誌にPublishされました．
薬学系研究科修士課程修了生の長谷川樹さんの研究成果が JMIR Medical Informatics 誌にPublishされました．
Hasegawa T, Kizaki H, Ikegami K, Imai S, Yanagisawa Y, Yada S, Aramaki E, Hori S*. Improving Systematic Review Updates With Natural Language Processing Through Abstract Component Classification and Selection: Algorithm Development and Validation. JMIR Med Infrom. 2025 Mar 27;13:e65371. Doi: 10.2196/65371
【論文紹介】
本研究では，システマティックレビュー更新時のスクリーニング負担軽減を目的に，抄録の構成要素（背景，方法，結果など）に着目した自然言語処理モデルを開発・検証しました．
従来は抄録全体を一様に扱っていましたが，本研究では31通りの構成要素の組み合わせに基づく学習データを作成し，BERT等のモデルで比較した結果，一部の要素を選択的に学習した方が高性能を示すケースが多く確認されました．また，抄録を自動で構成要素に分類する分類器を開発し，その結果を用いたモデルでも同様の精度が得られました．最終的に、高い再現率（0.93）を維持しつつ，約89％のスクリーニング作業削減が可能となり，レビュー更新の効率化に貢献する手法としての有用性が示されました．