AIには、カルテの文章を理解する「言葉の耳」と、心電図などの波形を読む「時間の耳」があります。この2つの能力（自然言語処理と時系列解析）が、医療データを価値ある情報に変え、未来の診断や治療を支える仕組みを解説します。
電子カルテに書かれた医師の記録など、膨大な「文章データ」をAIが解析。症状や治療経過といった重要な情報を自動で抽出し、診断や研究をサポートします。
心電図や血圧など、時間と共に変化する「生体信号データ」をAIが分析。危険なパターンの兆候をいち早く捉え、患者さんの状態悪化を予測し、予防医療に貢献します。
「言葉」と「時間」の情報を組み合わせることで、AIは患者さんをより深く、多角的に理解します。これにより、さらに高精度な診断支援や治療計画の最適化が期待されます。
病院のなかを見渡してみてください。そこには、情報が溢れています。先生方が電子カルテに打ち込む言葉の数々、そして、患者さんの生命のサインを刻み続けるモニター上の波形。これらはすべて、患者さんの状態を物語る貴重なデータです。もし、AIが人間と同じように、これらの「言葉」を理解し、生命活動が奏でる「時間のメロディ」を聴き取れたとしたら、医療はどのように変わるでしょうか？
今回は、AIが持つ驚くべき「耳」の能力、すなわち自然言語処理（NLP）と時系列解析という2つの技術に焦点を当てます。これらは、テキストや生体信号といった、形のないデータを価値ある情報へと変換する魔法です。さあ、AIがどのようにして医療の現場で言葉を読み解き、時間の流れを予測するのか、その冒険にご案内しましょう。
言葉の心を読み解くAI秘書：自然言語処理（NLP）
電子カルテを開くと、検査データのように整然とした情報（構造化データ）もあれば、医師や看護師が記述した経過記録のような自由な文章（非構造化データ）もありますよね。一般に、カルテ情報の大部分（多くの研究で50〜80%と報告）がこの非構造化データとされています (Meystre et al., 2008; Wu et al., 2020)。ここには、患者さんの詳細な症状や治療への反応といった、診断や研究に欠かせない「宝」が眠っています。しかし、この宝は、人間が一つひとつ読まなければ意味を理解できませんでした。
そこで登場するのが、自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）です。NLPは、AIが人間の言葉を理解し、処理するための技術。まるで、超優秀な医療秘書のように、膨大なカルテの山から重要な情報を瞬時に探し出し、整理してくれるのです。
どうやってAIは文章を理解するの？
AI秘書（NLP）の仕事ぶりを、少し覗いてみましょう。彼らは、文章をいくつかのステップで解析していきます。
まず、文章を単語や品詞といった最小単位に分解します。これを形態素解析と呼びます。次に、単語と単語の関係性（例えば、どれが主語でどれが述語か）を読み解き、文の構造を把握します（構文解析）。そして最終的に、文全体の意味を文脈から理解するのです（意味解析）。
このプロセスを図にすると、こんなイメージです。
近年のNLP技術の進化は目覚ましく、特にTransformerというモデルが登場してからは（Vaswani et al., 2017）、文脈を非常に高い精度で読み取れるようになりました。Googleが開発したBERTや、ChatGPTで有名なGPTシリーズもこの技術を基盤にしています。これらのモデルは、膨大なテキストデータを事前に学習することで、単語の表面的な意味だけでなく、文脈に応じたニュアンスまで捉えることができるのです (Devlin et al., 2019)。
医療現場での活躍
この「言葉を理解する能力」は、医療現場でどのように役立つのでしょうか。例えば、製薬会社が新薬の副作用を調査する際、何千、何万もの電子カルテから「薬剤名」と「有害事象」が一緒に書かれている記録を自動で抽出できます。また、膨大な医学論文の中から、いま目の前にいる患者さんに最も関連性の高い研究を瞬時に探し出すことも可能になります。
最近では、Googleが開発した医療に特化した大規模言語モデル「Med-PaLM」が、米国の医師国家試験において合格水準のパフォーマンスを示し、大きな話題となりました (Singhal et al., 2023)。AIが医療文書を深く理解し、専門家と対話できる未来は、もうすぐそこまで来ています。
時間のメロディを聴き分ける名探偵：時系列解析
次に、AIのもう一つの「耳」に注目しましょう。それは、時間の流れとともに変化するデータを読み解く能力、時系列解析です。
集中治療室（ICU）を想像してみてください。心電図（ECG）、血圧、呼吸数、酸素飽和度…。モニターには、生命のメロディとも言える無数の波形が絶え間なく表示されています。熟練の医師や看護師は、これらの波形のわずかな変化から患者さんの状態悪化の兆候を敏感に察知します。時系列解析は、このプロの「勘」や「経験」を、AIがデータに基づいて再現しようとする試みと言えるでしょう。
AIは、過去の膨大な生体信号データを学習し、「正常なメロディ」と「危険なサインを秘めたメロディ」のパターンを覚えます。そして、リアルタイムで入力される患者さんのデータと照らし合わせ、異常の兆候、つまり「不協和音」を早期に検出するのです。これはまるで、膨大な証拠の中から犯人を見つけ出す名探偵のようです。
どうやってAIは未来を予測するの？
時系列解析の世界にも、様々な手法があります。古くから統計学で使われてきたARIMAモデルのような手法もありますが、近年、特に注目されているのが深層学習を用いたモデルです。
なかでも再帰型ニューラルネットワーク（RNN）や、その発展形であるLSTM (Long Short-Term Memory) は、「記憶力」を持つのが特徴です。過去のデータ（メロディの流れ）を記憶しながら、次のデータ（次の音）がどうなるかを予測します (Hochreiter & Schmidhuber, 1997)。これにより、単なる瞬間的な値だけでなく、時間的な文脈を考慮した分析が可能になりました。
このプロセスは、以下のようにイメージできます。
医療現場での活躍
この「未来を読む能力」は、予防医療や救急医療に革命をもたらす可能性を秘めています。例えば、ICUの膨大な時系列データセット（MIMIC-IIIなど）を用いた研究では、深層学習モデルによって数時間前に敗血症の発症を高精度で予測できる可能性が報告されています (Harutyunyan et al., 2019)。医師が気づくよりも早くAIが警告を発することで、早期の介入につながる可能性が示唆されているのです。
また、Apple Watchのようなウェアラブルデバイスが記録する心電図データから、心房細動の兆候を検出する技術も実用化されています。これは、時系列解析が病院の中だけでなく、私たちの日常生活に溶け込み、健康を見守るパートナーになりつつあることを示しています (Perez et al., 2019)。
まとめ：言葉と時間の統合が拓く医療の未来
今回は、AIが持つ二つの「耳」、すなわち言葉を理解する自然言語処理と、時間の流れを読む時系列解析について探検しました。
この二つの能力は、それぞれが強力であるだけでなく、組み合わせることでさらに大きな力を発揮します。例えば、電子カルテのテキスト情報（NLPによる解析）と、バイタルサインの時系列データ（時系列解析）を統合することで、より総合的で精度の高い診断支援システムが実現できるでしょう。
AIの「耳」は、これまで人間には聞き取れなかった微かな声や、見過ごされてきた変化のメロディを捉え、私たち医療者に新たな気づきを与えてくれます。このテクノロジーを正しく理解し、使いこなすことが、これからの医療をより良いものにしていくための鍵となるのではないでしょうか。
※本記事は情報提供を目的としたものであり、特定の治療法を推奨するものではありません。健康に関するご懸念やご相談は、必ず専門の医療機関にご相談ください。
参考文献
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., Kaiser, Ł. and Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017). https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html
- Hochreiter, S. and Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), pp.1735–1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735 PMID:9377276
- Wu, S., Roberts, K., Datta, S., Du, J., Ji, Z., Si, Y., Soni, S., Wang, Q., Wei, Q., Xiang, Y., Zhao, B. and Xu, H. (2020). Deep learning in clinical natural language processing: a methodical review. Journal of the American Medical Informatics Association, 27(3), pp.457–470. doi:10.1093/jamia/ocz200 PMID:31994724
- Meystre, S.M., Savova, G.K., Kipper-Schuler, K.C. and Hurdle, J.F. (2008). Extracting information from textual documents in the electronic health record: a review of recent research. Yearbook of Medical Informatics, 17(01), pp.128–144. doi:10.1055/s-0038-1638843 PMID:18660887
- Perez, M.V., Mahaffey, K.W., Hedlin, H., Rumsfeld, J.S., Garcia, A., Ferris, T., Balasubramanian, V., Russo, A.M., Rajmane, A., Cheung, L., Desai, M., Deniz, D., Apple, Inc., Gansevoort, D., Harrington, R.A., McConnell, M.V., Tison, G.H., Pon, Q., Heidenreich, P.A., Turakhia, M.P. and The Apple Heart Study Investigators. (2019). Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation. New England Journal of Medicine, 381(20), pp.1909–1917. doi:10.1056/NEJMoa1901183 PMID:31722151
- Singhal, K., Azizi, S., Tu, T., Mahdavi, S.S., Wei, J., Scales, N., Chowdhery, A., Brown, M., Narayanaswami, A., Tan, G.M.S., Ish-Horowicz, J., Chou, P.A., Cui, C., Dai, A.M., Fiedel, N., Froumenty, M., Green, B., Ghassemi, M., Harvey, J.D., Le, H.V.N., Malkan, A., Mody, A., Potnis, P.N., Promponas, J., Roberts, A., Saci, E.I., Schärli, E., Schilit, B., Singhal, A., Tso, D., Velswamy, S., Wang, H., Wang, W., Wang, X., Webster, K., Williams, C., Xu, C., Yaghoubi, M., Yang, A., Ye, Z., Yilma, M.M., Zhang, K., Zhang, Y., Zhang, X., Abriol, A.R.L., Al-Dweik, R., Alpha, E., Amin, M.M.H., Anton-Culver, H., Ar-Rashid, M.A., Arya, M., Bar, A., Ben-Zion, E., Bradshaw, J., Brenner, D., Brown, C., Castro, D.E., Chau, M.C.K., Chen, D., Chi, E., Chinn, T.M., Chou, B.J., Corrado, G.S., Dai, Z., Del Signore, M., Dhaliwal, G., Dhamecha, R., Dogan, U., Dunbar, T., Ellis, C.S., Epstein, S., Fann, G., Fleischman, R., Flike, K., Freeman, M.K., Frey, E., Frick, T., Fridman, D., Fuchs, T., Garcia, L., Garg, S., Gattu, R., Geifman, N., Gerard, A., Gilbert, A.J., Gill, M.K., Glazer, B., Golbus, J., Gottweis, J., Graf, C., Gulshan, V., Hamblin, M., Hammel, D.R., Harris, D.J., Hau, H., Howell, E.D., Hoy, S.W., Huang, G., Huang, J., Hughes, R.T., Hundle, S., Irvine, M.T., Isaac, M., James, R., John, J.R., Jolley, S.W., Kapnadak, K.G., Karthikesalingam, A., Kelly, J.P., Kennedy, R.N., King, A.P., Ko, J., Krawczyk, B., Kret, M.F., Lahiri, A., Le, N., Le, T., Lee, J., Lee, S.W., Li, I., Li, J., Lo, A.S., Lo, R., Lu, A., Lu, E., Lungren, M.P., Mac, A.W., Mace, M., Machado, D., Madaan, K., Madan, N., Mahdavi, A., Mahendran, K., Mansfield, Z., Mark, P., Mcalinden, B., Mcconville, G., Mckinley, S.C., Mclaughlin, T., Mcknight, T.L., Meyer, R.J., Miller, S.C., Millidonis, M., Mir, S.A., Mody, R., Momeni, A., Moreno, R., Munir, M., Nagarajan, S., Nam, H., Natarajan, V., Nattel, S., Nayak, A.S., Neylan, D., Noriega, I., O’Carroll, M., O’connor, C.A., Ong, Z.Y., Orr, J.A., Pabon, I., Pal, C., Park, J.S., Park, M.S., Pell, M.B., Penner, V., Perera, S., Peterson, C., Pierson, S.M., Plopski, A.R., Poon, J.K.L., Potechin, R., Power, S., Prajapati, R.S., Prasad, S., Price, T.P., Purohit, S.K., Rajakumar, V., Ramasamy, M., Reddy, A.K., Reicher, J.J., Reif, E.M., Reiner, B., Rhodes, T., Rivera, R.M.T., Ronneberger, O., Roy, S., Roy, A., Rube, D., Rushing, T.A., Sam, E.A., Samreen, B., Sandin, P., Sapre, A., Sellberg, M., Semturs, C., Seo, S., Sharma, P.R., Shbita, B., Shetty, S., Shrivastava, N., Shum, C., Sievers, C., Singh, R., Slavin, B.H., Sliwa, J., Soni, H., Soni, S., Sorokin, Y.A., Sreenivasan, V.Y., Stein, D.A., Stern, C., Stiurca, N., Suljic, E.E., Svet-Key, Y., Sylvest, K., Tabassum, T.I., Tarashansky, A.J., Tarau, A., Taylor, K., Thaker, D., Thavamani, A., Thoppay, J.R., To, M., Tomasev, N., Tse, D., Turcotte, M., Valter, D., van den Berg, W., van der Westhuizen, J., Varghese, J., Varr, B., Verma, R., Vesselle, H.J., Vetrovs, A., Vora, S., Vora, A., Wadgaonkar, A., Wagner, S.L., Waldman, S.E., Wall, C.B., Wallace, C., Walter, C., Welle, O., Wholey, M., Williams, J., Wimberger, S., Wirfel, M., Wong, J.Y.C., Works, C.R., Wulsin, D., Xu, D., Xue, E., Yakubi, F., Yasin, J., Ye, C., Yoon, T., Yuan, Z., Zamar, D., Zhai, Z., Zhou, A., Zhou, K., Zhou, S., Zhu, H., Zoph, B., Matias, Y. and Corrado, G. (2023). Large language models encode clinical knowledge. Nature, 620(7972), pp.172–180. doi:10.1038/s41586-023-06291-2 PMID:37433313
- Hannun, A.Y., Rajpurkar, P., Haghpanahi, M., Tison, G.H., Bourn, C., Turakhia, M.P. and Ng, A.Y. (2019). Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiograms using a deep neural network. Nature Medicine, 25(1), pp.65–69. doi:10.1038/s41591-018-0268-3 PMID:30617320
- Devlin, J., Chang, M.W., Lee, K. and Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In: Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long and Short Papers). Minneapolis, Minnesota: Association for Computational Linguistics, pp.4171–4186. doi:10.18653/v1/N19-1423
- Harutyunyan, H., Khachatrian, H., Kale, D.C., Ver Steeg, G. and Galstyan, A. (2019). Multitask learning and benchmarking with clinical time series data. Scientific Data, 6(1), p.96. doi:10.1038/s41597-019-0103-9 PMID:31186450
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