自然言語処理の進歩が可能にした公衆衛生への挑戦と機会

Challenges and opportunities for public health made possible by advances in natural language processing.

• Oliver Baclic
• Matthew Tunis
• Kelsey Young
• Coraline Doan
• Howard Swerdfeger
• Justin Schonfeld

抄録

自然言語処理（NLP）は、言語の理解と生成を目的とした人工知能の一分野であり、近年のNLP技術の進歩により、膨大な量のテキストを迅速に解析することが可能となり、健康研究やエビデンスに基づいた意思決定の機会を提供しています。近年のNLP技術の進歩により、膨大な量のテキストを迅速に分析することが可能になり、健康研究やエビデンスに基づいた意思決定の機会が生まれています。科学文献、技術報告書、健康記録、ソーシャルメディア、調査、登録、その他の文書からの分析とデータ抽出は、既存のサーベイランスシステムの強化（例：病気や危険因子/リスクの高い集団の迅速な特定）、疾病予防戦略（例：介入の安全性と有効性のより効率的な評価）、健康増進活動（例：健康に関連するあらゆる質問に対する専門家レベルの回答を得る能力の提供）など、中核的な公衆衛生機能をサポートすることができます。NLPは、公衆衛生当局が人口における健康の不平等/不公平の負担を軽減するのを支援することができる重要なツールとして浮上している。この論文の目的は、公衆衛生におけるNLP利用の潜在的な応用と課題の両方の注目すべき例を提供することにあります。

Natural language processing (NLP) is a subfield of artificial intelligence devoted to understanding and generation of language. The recent advances in NLP technologies are enabling rapid analysis of vast amounts of text, thereby creating opportunities for health research and evidence-informed decision making. The analysis and data extraction from scientific literature, technical reports, health records, social media, surveys, registries and other documents can support core public health functions including the enhancement of existing surveillance systems (e.g. through faster identification of diseases and risk factors/at-risk populations), disease prevention strategies (e.g. through more efficient evaluation of the safety and effectiveness of interventions) and health promotion efforts (e.g. by providing the ability to obtain expert-level answers to any health related question). NLP is emerging as an important tool that can assist public health authorities in decreasing the burden of health inequality/inequity in the population. The purpose of this paper is to provide some notable examples of both the potential applications and challenges of NLP use in public health.