近年，医療分野に自然言語処理を応用する研究が注目されている．当研究室では，特定の病気や感染症であるか否かを問わず，いつ，どこで，どのような病気・症状がツイートされているのかを収集・分析し，地域別・時系列別に可視化するシステムの構築を進めている．当研究室の先行研究では，一般的な病気症状14種のみを事実性解析の対象に設定していたため，対象外となる病気症状が多数存在していた．そこで本稿では，患者表現辞書に収録されている11種の標準病名に対応する84種の出現形を対象とし，一般的な表現から専門的な表現，また表記ゆれといった多様な表現に対応できる事実性解析について検討する．