The suitability of UMLS and SNOMED-CT for encoding outcome concepts
1. 本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」
- 学術的背景：臨床研究の重要な情報であるアウトカム(結果)を、意味的な互換性を実現するための標準的な用語によりエンコードする進行状況。この点はPubMedからのPICO（*P*opulation ポピュレーション、*I*ntervention インターベンション、*C*omparison コンパリゾン、*O*utcome アウトカム）エンティティの自動抽出においては、まだ進展が見られない。
- 学術的「問い」：UMLS（統一医療言語システム）とSNOMED-CTは、ランダム化比較試験(RCT)の抄録の中のアウトカム概念をエンコードするのに適しているか？
2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性
- 目的：統一医療言語システム（UMLS）とSNOMED-CTがランダム化比較試験（RCT）の抄録におけるアウトカム概念のエンコーディングに適しているかを評価する。
- 独自性と創造性：UMLSを使ってアウトカム概念の適用度を評価し、さらにはUMLSとMetaMapのエラー を区別する手法を開発した。
3. 本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけ
- アウトカム概念のエンコーディングにUMLSとSNOMED-CTの適用性を評価するという新しい視点から研究を行いました。
4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
- 2617のアウトカム概念のうち、44％しかUMLSで完全にカバーされておらず、その中でも67％が2つ以上のUMLS概念を組み合わせることで表現される複雑な概念でした。
5. 本研究の有効性をどのように検証した？
- 500件のランダム化比較試験（RCT）の抄録を手動で注釈付けし、その結果と結論から重要なアウトカム概念を抽出しました。