次世代医療基盤法の利活用事例①

研究・開発

※現在進行中

○次世代DBの電子カルテデータを用いて構築したAIモデル
を活用することで、肺がん患者を対象に薬物治療効果を
判定することが可能に
研究概要
 次世代DBの電子カルテの非構造化データを自然言語処理し、薬
物治療効果を抽出するAIモデルを構築
 他医療機関の電子カルテデータに適用
 AIモデルが人による抽出と同精度の薬物治療効果分析を実施で
きることを確認

研究・開発

※匿名加工医療情報を利用したもので
あり、現在進行中

○電子カルテデータを分析することで、炎症性腸疾患の
薬物治療抵抗性（※）の判別に資する電子カルテ中の
キーワード特定及び精度評価を実施
（※）炎症性腸疾患は一般的に潰瘍性大腸炎、クローン病の2疾患を指した自己免疫疾患・指定

難病。その原因は解明されておらず、近年では免疫系に作用する新薬が登場しているが、それらの
薬剤に対し十分な効果を得られない、いわゆる「治療抵抗性」を示す患者が少なくない。

研究概要
 電子カルテの非構造化データを自然言語処理し、医師の記載す
る文章中に、薬物が効きづらい人に共通して出現するキーワー
ド（「改善＋ない」、「絶食」、「疼痛」等）の存在を確認
 炎症性腸疾患の薬物治療抵抗性の判定方法として、キーワード
の出現頻度に着目した方法に有用性があると推定

※図は以下論文から転載
（Lice n se d u n d e r CC BY-NC 4.0 DEED； h ttp s:/ / cre a tive co m m o n s.o rg / lice n se s/ b y-n c/ 4.0/ ）
Ara ki K, Ma tsu m o to N, To g o K, e t a l. De ve lo p in g Artificia l In te llig e n ce Mo d e ls fo r Extra ctin g On co lo g ic Ou tco m e s fro m
Ja p a n e se Ele ctro n ic He a lth Re co rd s. Ad v Th e r. 2023;40(3):934-950. h ttp s:/ / d o i.o rg / 10.1007/ s12325-022-02397-7

→今後更に、
多施設の大規模電子カルテデータベースから医療に関する
臨床アウトカムの情報を効率的に収集して活用することで、
・さらなる個別化医療の進展や、
・適切な医薬品への早期のアクセス等
さまざまなベネフィットが期待される

※図は以下HPから転載
（h ttp s:/ / www.n ttd a ta .co m / g lo b a l/ ja / n e ws/ to p ics/ 2023/ 112401/ ）

→今後更に、
既存の薬物治療に係る治療抵抗性を示す患者に対する
効果的な治療薬の開発、提供に資する自動的な治療抵
抗性判定、デジタルバイオマーカー作成
等が期待される
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