はじめに
Danilo Poccia 氏が2019年12月16日に投稿した「New – Amazon Comprehend Medical Adds Ontology Linking」の記事を翻訳し、まとめてみました。
■本記事 URL
New – Amazon Comprehend Medical Adds Ontology Linking
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend とは
Amazon Comprehend は自然言語処理サービス（NLP）で、機械学習を用いて非構造化された文章の中から洞察を見つけるサービスです。本サービスは機械学習の知識が無くとも利用でき、そしてユーザ自身でカスタマイズすることが可能です。
※当サービスは東京リージョンでは利用できませんのでご注意ください（2020年1月6日現在）
そして昨年、AWS では医学用語にも対応できるよう Amazon Comprehend Medical という新サービスを紹介しました。こちらのサービスを用いることで、機械学習を利用して関連する医学情報を非構造化テキストから抜き出すことが、より簡単になります。Amazon Comprehend Medical を使用すれば、医療情報を素早く、そして正確に集めることができます。
オントロジー
オントロジーはドメインの宣言型モデルを提供し、そしてそのドメインに内在する関係性や属性といったコンセプトを定義し、表しています。
通常は知識ベースで表され、知識の使用、あるいは共有の必要があるアプリで利用が可能です。健康情報学的には、オントロジーは健康関連ドメインのフォーマルな記述です。
Amazon Comprehend Medical でサポートされているオントロジーは以下の2つです。
-
病状をエンティティとして識別する
-
診断、重症度、解剖学的区別などの関連情報を、エンティティの属性としてリンクする
-
薬物をエンティティとして識別する
-
用量、頻度、強度、投与経路などの属性を、エンティティにリンクする
それぞれのオントロジーに対して、Comprehend Medical はランク付けされた潜在的マッチングリストを出します。ユーザは信頼度スコアを通じて、どのマッチングが意味が通じるかを判断したり、また、より深く検討するために何が必要なのかを判断することができます。
オントロジーのリンクの利用
オントロジーのリンクがどの様なものか、試して見ます。 Comprehend Medical コンソール上で利用することができます。
非構造化された医者のメモを、Input に入力します。
はじめに、Comprehend Medical で既に利用可能な機能を使用して、医療や保護された健康情報（PHI）エンティティを検出します。
認識されたエンティティの中には、症状や薬品なども認識されていました。薬品はジェネリック、あるいはブランドとして認識されているので、これらのエンティティをより具体的なコンセプトと結びつけましょう。
新しい機能を使用し、これらのエンティティを 医薬品の RxNorm コンセプトとリンクさせます。
テキストでは、医薬品について触れている部分だけが検出されました。回答の詳細には、より多くの情報が載っています。詳しく見てみましょう
- 最初に登場した “Clonidine” は RxNorm オントロジーの一般的な概念と結びついてます
- 2回目に登場した “Clonidine” は具体的な投与量と結びつきいており、RxNorm オントロジーの投与量を含むより規範的な形式とリンクしてます
ICD-10-CM コンセプトを使用したメディカルコンディションを見るために、先程とは異なるインプットを入力します。
症状や診察といった、特定のコンセプトと検出されたエンティティをリンクさせます。
予想通り、症状や診察などはエンティティとして検出されました。詳細な結果では、それらのエンティティは ICD-10-CM オントロジーのメディカルコンディションとリンクされていました。例えば、入力テキストにある2つの主な症状はトップの結果であり、オントロジーの特定の概念はComprehend Medicalによって推測され、それぞれ独自のスコアがついています。
おわりに
Amazon Comprehend Medical はAWS CLI 、AWS SDK 、そしてコンソール上から利用することができ、従量課金となっております。医療分野で AWS の利用を考えている方は、この機会に是非このサービスを利用してみてください。