医療現場で生成される多様なデータの相当な部分は自然言語文を含んでおり，今後もそれはただちに変わりそうにない．これまで医療データの二次利用は，健診データやDPCの診療報酬データなど，比較的構造化されたデータが主な材料であったが，最近では，より大規模かつ非構造化されたデータを扱う方向へ発展しつつある．その非構造化されたデータの代表が自然言語データである．我々は，この医療分野における自然言語データの利活用を以下の3つ動向に分類している．
まず，大きな動向は，診療録（電子カルテ）に代表される医師が日常診療で残すデータの利活用を目指す方向である．本発表では，我々が退院サマリからの副作用シグナルの自動抽出を紹介する．
もう一つの大きな動向は，論文やウェブ情報など公開されているデータを残す方法である．現在，医療人工知能の多くはこの動向に位置づけられる．本発表では，症例報告を用いた診断支援システムを紹介する．
最後に，この数年ほどの間に注目を集めているのが，患者がソーシャルメディアや患者会などを通じてやり取りするプライベートなデータを扱う方向である．本発表では，ソーシャルメディアを用いた感染症サーベイランスを紹介する．
以上，本発表では3つの具体的な研究事例を用いて，それぞれの到達点，共有できるリソースを紹介し，今後の動向を議論する．