Identifying epilepsy surgery candidates with natural language processing: A systematic review

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S096758682300156X

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
→ 発作が改善されない抗てんかん薬治療暦のある特定の患者に対して、外科的治療であるてんかん手術が有効であることが知られ、治療においても適切な候補者であることが重要です。しかし、てんかん手術を受けるかどうかは個人差があり、患者の適格性を判断することが課題となっています。本研究では、自然言語処理を用いたアルゴリズムにより、てんかん手術を受ける適切な候補者を検出できるかを調査することを目的としています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
→ 本研究の目的は、自然言語処理を使用したアルゴリズムが、てんかん手術を受ける適切な候補者を識別するための有用な手段になり得るかどうかを探究することです。本研究は、患者によって適用されるてんかん手術の条件を特定するために新たな方法を提案しており、学術的独自性や創造性を持っています。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
→ てんかん手術は一部の患者にとって有効な治療法ですが、適格な患者を特定することは困難であるとされています。本研究では、自然言語処理を使用したアルゴリズムを使用することで、てんかん手術に適した患者を識別することができる可能性について検討しています。

4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
→ 本研究では、6つの研究をレビューして、自然言語処理を用いたアルゴリズムがてんかん手術を受ける適格な患者を識別するための有用なツールであることが示されました。これらのアルゴリズムの適用によって、患者のテストなどによる検査を減らすことができると考えられています。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
→ 本研究では、自然言語処理を使用したアルゴリズムがてんかん手術に適格な患者を識別するための有用なツールであることが明らかにされました。アルゴリズムは、治療を受ける前の1〜2年間で正確に適格な患者を識別できることが示されています。しかし、アルゴリズムが医療システムや患者のアウトカムにどのような影響を与えるかを評価した研究はまだありません。