AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。社内でAI導入の議論が出ていまして、特に海外の医療データを扱う案件で悩んでおります。何か参考になる論文はありますか？
素晴らしい着眼点ですね！国や言語が違う文書を一つの仕組みで整理する研究がありまして、それが多言語医療文書分類です。大丈夫、一緒に仕組みを噛み砕いて説明できますよ。
実務だと言語ごとに人手を変えたり翻訳コストがかさんで大変です。要するに、言語が違っても同じ意味で分類できるようにするという話でしょうか？
その通りです！要点を3つで言うと、1) 言語の壁を越えて意味を捉えること、2) 医学分野の専門語を使って概念ベースで表現すること、3) 既存の医療語彙（MeSH）を活用すること、です。一歩ずついきましょう。
MeSHって何ですか？聞いたことはありますが、専門家じゃない私に分かるように教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！MeSHはMedical Subject Headings、医学用語の「統制語彙」です。図書館の索引カードのように、同じ概念をまとめて管理するための辞書と考えれば分かりやすいです。これを使うと英語と他言語の専門語が同じ概念に紐づけられますよ。
つまり、我々の社内文書が英語でもフランス語でも同じMeSHの概念に当てはめられれば、分類は統一できるということですか？現場が混乱しませんかね。
良い質問です。運用面では確かに注意点がありますが、論文の提案は二つのアプローチで解決を図っています。一つはMeSHを英語のまま基準にして各言語の用語を英語概念に写像する方法、もう一つはMeSH自体を多言語対応に拡張する方法です。どちらも現場の混乱を減らす工夫がありますよ。
これって要するに、人手で全部翻訳しなくても体系的に分類できる仕組みを作るということ？投資対効果はどう見れば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の見方を3点でお伝えします。1) 翻訳・検索の人件費削減、2) 異言語データの活用による意思決定精度向上、3) 将来的なデータ連携の拡張性です。初期は学習データと専門家ガイダンスが必要ですが、中長期では確実に効果が出ますよ。
なるほど、現場での最初の一歩は何をすればよいですか？我々のリソースで始められますか。
大丈夫、できますよ。まずは代表的な文書を集めて言語を検出し、重要語をMeSHの概念にマッピングするパイロットを行います。これで現状の工数と精度が把握でき、次の投資判断に使える指標が得られます。私が伴走しますから安心してくださいね。
分かりました。私の言葉でまとめますと、言語が違ってもMeSHの概念に揃えれば自動で同じカテゴリに分けられるようになり、翻訳コストの削減と意思決定の質向上が見込める、という理解で良いですか。ありがとうございます。
