横川 大樹, 博士（医学）
特任助教
総合診療科
千葉大学医学部附属病院

Daiki Yokokawa, MD, PhD
Project assisstant professor,
Department of General Medicine,
Chiba University Hospital

電子カルテや学術論文に医師が記載した文章には、AIを学習させるために必要な情報が多く含まれているとされています。私は自然言語処理という手法を用いて、文章内の医学単語をベクトル化することを試みています。ベクトル化することで、ある診断名と他の診断名がどれくらい似ているのかが距離として計算できます。この「疾患間距離」をもとに、診断支援システムの実用化につながる技術を作成し検証しています。

It is believed that the sentences described by physicians in electronic medical records and academic papers contain much of the information needed to train AI. I am attempting to vectorize medical words in sentences using natural language processing. By vectorization, we can calculate how similar one diagnostic name is to another as a distance. Based on this "inter-diseases distance," I am creating and verifying technology that will lead to the practical application of diagnostic support systems.