LLMとNLPで電子カルテのテキストを構造化：Fraunhoferが開発する新サービス
Fraunhofer-Projekt arbeitet an automatisierter Umwandlung von Volltext in strukturierte Daten
サマリー
フラウンホーファー研究所（IESE）は、大規模言語モデル（LLMs）と自然言語処理（NLP）を用いて、医師の診断書などの非構造化な全文データを標準的な形式に自動変換する研究プロジェクトを進めている。これにより、ドイツ医療現場でのデータ入力の手間や研究利用の難しさを解消することを目指す。
詳細
フラウンホーファー研究所のための「FHIR-Starter」という3年間の研究プロジェクトが進行している。これは、現在のデジタル化が遅れているドイツの医療システムにおいて、医師がPDF形式の文書（診断書など）で伝える非構造化な情報を扱う課題に取り組むものである。 このサービスは、LLMsとNLPを活用し、全文ドキュメントをFHIRなどの標準データ形式に自動的に変換するソフトウェア・サービスを提供する。プロジェクトには、ベルリンのシャリテ病院の研究機関などが参加している。 利用される主要な医療データ標準として、FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）に加え、LOINCおよびSNOMED-CTといったコード体系が用いられる。このシステムはオープンインターフェースを提供し、すべての関係者が構造化されたデータを自らのシステムに自動で取り込めるように設計されている。 開発チームはデータの信頼性確保と広範なデータ保護に重点を置いている。また、このサービスは電子患者記録（ePA）の利用レベルを飛躍的に向上させることが期待されており、将来的には経過的な検査値の追跡や自動化された投薬リスト作成など、より完全で実用的なデジタル化を実現すると見られている。
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