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
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。
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AI活用で医療データを構造化：FHIR-Starterプロジェクトの進捗
Fraunhofer IESEが主導する「FHIR-Starter」プロジェクトは、LLMとNLPを用いて非構造化な医療テキストを自動的に構造化し、データ共有と研究利用の促進を目指す。これにより、医師や専門職の負担軽減とドイツの研究力強化に貢献する。
Fraunhofer ForschungsprojektE-HEALTH-COM
AI活用で医療データを構造化：FHIR-Starterプロジェクトの進捗
Fraunhofer IESEが主導する「FHIR-Starter」プロジェクトは、LLMとNLPを用いて非構造化な医学文書を自動的に分析し、標準的なデータ形式に変換するソフトウェアサービスを開発している。これにより、医療データの活用促進や電子カルテのデジタル化を目指す。
Fraunhofer IESE