頭痛薬のための自然言語処理

頭痛障害は、世界中で最も蔓延している身体障害の 1 つです。 2016 年の世界疾病負担調査では、片頭痛が世界で 2 番目に多い身体障害の原因であることがわかりました。 18 歳から 49 歳のグループでは、片頭痛が障害の主な原因です。 それでも、多くの患者は適切な診断を受けていないか、頭痛に特化した適切な治療を受けていません。

頭痛治療を行う医師は、正確な診断と治療計画を立てるために、正確で完全な頭痛の病歴を持っている必要があります。 理想的には、国際頭痛分類第 3 版 (ICHD-3) を適用して診断を行う必要があります。 このプロセスは、妥当な時間内に正しい診断を行うために不可欠です。 しかし、頭痛患者の病歴聴取には多くの課題があります。 それは、彼らと患者との間の口頭または書面によるコミュニケーションに大きく依存しています。 これは、主に経験のない医師にとって、手間と時間のかかる作業です。 対話の中で患者や医師による誤解が生じ、誤解、間違った診断、虐待につながる可能性があります。 多くの場合、患者は 1 回の診察ですべての特徴を表現するのが難しく、医師にとって有益な豊富な情報が利用されないままになっています。 最後に、頭痛障害における疾患の負担を測定することは困難であり、ほとんどの場合、検証済みではあるが厳密なアンケートによって行われます。 それは、しばしば複雑ではあるが自然な頭痛障害が人間の生活のあらゆる側面に及ぼす影響を無視するかもしれません.

電子日記の顕著な例外を除いて、頭痛専門医向けのデジタル ツールは現在利用できません。 デジタル技術は、上記の課題に対して多くの解決策を提供する可能性があります。 世界的に、デジタル化は以前よりも急速に拡大しています。 先進国では、ほぼすべての人がコンピューター、スマートフォン、タブレットなどのデジタル ツールにアクセスできるようになりました。 2015 年には、世界中で 35 億人以上がインターネットにアクセスできると推定されています。 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) はデジタルの世界に急速に浸透しており、医療分野ではすでに複数のユースケースが実装されています。 画像解析、音声解析、および電子患者データベース マイニングの分野のアルゴリズムは、これらの技術からどのような有益な効果が得られるかを判断するために、すでに調査されています。

計算速度の向上、ストレージ容量の増加、ユーザー インターフェイスの進化により、新しいデジタル臨床アプリケーションは、患者と医師が頭痛障害に対処するのを助ける可能性を秘めています。 デジタル サイエンスにおけるそのような分野の 1 つに、自然言語処理 (NLP) があります。 テキストを入力として使用して、文法、語彙の内容、単語の感傷的価値、および文への単語の埋め込みに基づいて、数値アカウントを正確に分類および推定できる数学的モデルを生成します。

研究者は、頭痛薬に NLP を正しく適用することで、タイムリーに正確な診断を行い、患者と医師の間の病気の負担についてのコミュニケーションを促進することで、多くの頭痛患者の生活を最終的に改善できると考えています。 この研究プロジェクトは、患者が作成した頭痛の問題に関するテキストを分析して、頭痛障害を正確に診断し、頭痛障害が患者の生活に与える影響を推定できる NLP ツールを開発することを目的としています。