【背景】電子カルテデータベース（Electronic Health Record: EHR）への期待は大きく、レセプトでは取得できない実臨床下での臨床アウトカムデータ抽出への期待は大きい。しかしながら、これらのデータの多くは非構造化データとして存在しており、抽出の方法論が確立されていない現状がある。本研究では EHRから抽出した患者を対象に、薬物の治療抵抗性に着目し、情報抽出の方法論及び精度評価を検討した。【方法】一般社団法人ライフデータイニシアティブの千年カルテデータベースに登録されている炎症性腸疾患（以下、IBD）患者866名のうち、患者データの経過記録などから生物学的製剤やJAK阻害剤等の投与履歴が確認された210名を対象に、薬物の治療抵抗性の有無について目視確認を実施した。さらに形態素解析を行い、薬物治療抵抗性に関わるキーワードの抽出を行った。抽出したキーワードの精度を感度、特異度、適合率で評価を行い、IBD患者における薬物治療抵抗性の有無を判定する際の有用なキーワードを探索した。【結果】 IBDの薬物治療抵抗性と関連があると思われるキーワードは「改善＋ない」（感度67.6％ 特異度65.9％ 適合率51.5％）、「絶食」（感度68.9％ 特異度55.8％ 適合率45.5%）、「出血」（感度59.5％ 特異度60.9％ 適合率44.9％）、「疼痛」（感度62.2% 特異度58.7% 適合率44.7%）であった。【考察】本研究によりIBDにおける薬物治療抵抗性を特徴づけるキーワードが抽出された。今後の研究としてAI（Artificial Intelligence）を用いたIBD薬物治療抵抗判定モデルの作成につなげていきたい。