デジタル医療カタログ：医療データの自動分類と分析のためのAI活用

無構造医療データ、特に臨床ノートや診断報告書の指数関数的な増加は、医療における知識抽出と活用に対する課題を増大させています。本研究では、臨床ナラティブを監査可能で意味的に構造化されたナレッジベースに変換するプロセスを自動化するデジタル医療カタログ（DMC）フレームワークを紹介します。このフレームワークは、BioClinicalBERT埋め込み、c-TF-IDF統計的基盤、意味的クラスタリングを組み合わせており、高忠実度の分類（マクロF1 = 0.877 ± 0.012）、追跡可能なトピックラベリング、時間的トレンド分析を可能にします。統計的基盤で強化された意味的表現手法が大規模医療テキスト処理に不可欠であることを示すことで、本研究はプライバシーを保護するデータガバナンスと現代医療インフラ内でのリアルタイムインテリジェンスの基盤を確立します。