光学文字認識ベースの品質管理プロセスの開発 紙ベースの同意フォームの品質管理プロセス
Juyoung Lee1, Meehee Lee1, Hye Young Nam1
1Division of Biobank, National Biobank of Korea, National Institute of Health, Chungju Chungbuk-do, Korea.
Biopreservation and biobanking
|February 17, 2026
まとめ
この研究では,紙ベースの同意フォームの処理を自動化するために,AI駆動の光学文字認識 (OCR) ツールを開発し,同意管理のためのバイオバンキングの効率とデータ品質を改善しました.
科学分野:
- バイオバンキングとデータ管理
- 医療における人工知能
- 研究におけるデジタルトランスフォーメーション
背景:
- 効率的な同意管理は,倫理的および法的バイオバンキングに不可欠です.
- 伝統的な紙ベースの同意書には,読みやすさとスケーラビリティの課題があります.
- 同意書の読み取りと品質管理を自動化することが必要です.
研究 の 目的:
- 紙製の同意書の読み取りと品質管理を自動化する.
- 韓国の手書きの同意文書のための信頼性の高い光学文字認識 (OCR) モデルを開発する.
- 伝統的なバイオバンキングプロセスのデジタルトランスフォーメーションを強化する.
主な方法:
- 独占的な光学文字認識 (OCR) モデルを,手書きの韓国文字に最適化しました.
- 訓練のための合成の標準的および非標準的な同意文書を生成し,使用しました.
- ルーティンバイオバンキングにおける3790ページの同意書でのモデルのパフォーマンスを評価した.
主要な成果:
- 最適化されたOCRモデルは,標準フォームでは88.94%,非標準フォームでは91.88%の精度を達成しました.
- 通常のバイオバンキングに適用すると,このモデルは91.25%の精度とF1スコア0.91.9のF1スコアを示しました.
- このモデルは,同意データの高い性能と優れた一般化能力を示した.
結論:
- 紙ベースの同意管理のための高効率で信頼性の高いAIベースのOCRツールを開発しました.
- このアプローチは,伝統的なバイオバンキングのデジタル化を促進します.
- 最適化されたOCRモデルにより,バイオバンクにおける同意文書の処理が向上します.
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