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Project

ソーシャルメディアからの患者の悩み・実践知の抽出と活⽤基盤の構築

ABOUT

本研究では，ソーシャルメディアから得られる非医療者（患者）による記述から，疾患・治療に伴う自覚症状・悩みのエピソード，及び患者の実践知を抽出する深層学習モデルを構築します．さらに，構築したモデルを活用し，ソーシャルメディアにおける患者の記述からエピソードを抽出し，患者間での共有・学びや医療者の学び，ケアの充実に活かす基盤を構築することを目指します．

本研究により，膨大な非医療者テキストの実臨床及び医療社会学研究における利活用が推進されるとともに，これまで捉えられていなかった患者の自覚症状・悩みや実践知の可視化を通して患者のヘルスリテラシーやQOLの向上につながることが期待されます．

ACHIEVEMENT

Publications

  • Nishioka S, Asano M, Yada S, Aramaki E, Yajima H, Yanagisawa Y, Sayama K, Kizaki H, Hori S*. Adverse event signal extraction from cancer patients’ narratives focusing on impact on their daily-life activities.Sci Rep. 13(1) 15516 doi: 10.1038/s41598-023-42496-1 リンク   プレスリリース
  • Nishioka S, Asano M, Yada S, Aramaki E, Yajima H, Yanagisawa Y, Sayama K, Kizaki H, Hori S*. Adverse event signal extraction from cancer patients’ narratives focusing on impact on their daily-life activities.Sci Rep. 13(1) 15516 doi: 10.1038/s41598-023-42496-1 リンク   プレスリリース
  • Watanabe T, Yada S, Aramaki E, Yajima H, Kizaki H, Hori S*. Extracting Multiple Worries From Breast Cancer Patient Blogs Using Multilabel Classification With the Natural Language Processing Model Bidirectional Encoder Representations From Transformers: Infodemiology Study of Blogs. JMIR Cancer. 2022 Jun 3;8(2):e37840. doi: 10.2196/37840. リンク
  • Nishioka S, Watanabe T, Asano M, Yamamoto T, Kawakami K, Yada S, Aramaki E, Yajima H, Kizaki H, Hori S*. Identification of hand-foot syndrome from cancer patients’ blog posts: BERT-based deep-learning approach to detect potential adverse drug reaction symptoms. PLoS One. 2022 May 4;17(5):e0267901. doi: 10.1371/journal.pone.0267901.リンク

Presentations

  • Nishioka S, Asano M, Yada S, Aramaki E, Yajima H, Kizaki H, Hori S. Detection of adverse event signals with severity grade classification from cancer patient narrative. MEDINFO2023, Sydney, 2023.7.11 (oral presentation)
  • 淺野真輝，渡邊知⽣，⽮⽥竣太郎，荒牧英治，⽮島弘⼠，⻄岡諭史，⽊﨑速⼈，堀⾥⼦．⾃然⾔語処理を⽤いた乳がん患者ブログ記述内容の特徴分析．⽇本医療薬学会 第5回フレッシャーズカンファランス， 2022年6⽉（⼝頭発表・東京）
  • 渡部哲，渡邊知⽣，⽮⽥竣太郎，荒牧英治，⽊﨑速⼈，堀⾥⼦．⾃然⾔語処理モデルBERTを⽤いた乳がん患者の悩みマルチラベル分類器の患者語りテキストへの応⽤．医療薬学フォーラム2022，2022年7⽉（ポスター発表・オンライン）
  • 渡邉 知⽣，⽮⽥ 竣太郎，荒牧 英治，⽮島 弘⼠，⽊﨑 速⼈，堀 ⾥⼦．⾃然⾔語処理モデル BERT を⽤いた乳がん患者ブログからの悩み抽出⼿法の検討．第23回⽇本医薬品情報学会学術⼤会，2021年6⽉（⼝頭発表・オンライン）学生優秀演題

FUNDING

この研究は，科研費基盤B「ソーシャルメディアからの患者の悩み・実践知の抽出技術と活⽤基盤の確⽴」（慶應⼤ 堀（代表），NAIST 荒牧（分担））の⼀環として⾏われています（令和3 -5年度）．