| Budget Amount *help |
¥2,400,000 (Direct Cost: ¥2,400,000)
Fiscal Year 2007: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2006: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
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| Research Abstract |
看護ケアの質向上のためにWebアプリケーションを介して日本国中の協力病院より収集されている看護ケアテキストデータに対して,データマイニング技術により専門家と同様の評価を行えるシステムの開発を行った。現在まで,数名の専門家が看護ケアテキストを評価しているが,今後の対象データ数の増加を見据えて,高い精度での評価の自動化を目指し,本年度は主に自動分類精度の向上を図った。
看護ケアテキストは各質問について自由記述文で得られる。分類精度向上のため,それぞれの質問毎に専門家が重要と考えるキーワードを選択し,このキーワードが出現するか否かをその文章を表現する特徴とした。これにより,従来利用していた。(1)文章の長さ,(2)専門用語数,(3)専門用語の種類数および(4)句読点数のみを特徴として用いた場合よりも分類精度が向上した。しかし,この方法では,それぞれの質問について人手でキーワードを選択する必要がある。そこで,既に分類されている教師データを利用し,そこから得られる統計情報よりキーワードを選択する手法を考案した。これにより最終的に約70%の看護ケアテキストを専門家と同様に評価することができた。なお,分類精度向上の試みは今後も継続していく。
本研究の成果により,看護ケアテキストを自動的に分類することが可能となった。したがって,看護ケアの質評価システムを多くの病院で利用しても専門家の負担の増加は軽微であり,専門家は分類結果に基づく看護ケアの質向上のためのリコメンデーション作成に集中することができる。これにより,日本国内の看護ケアの質向上が期待される。
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