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Construction of an environment to provide medical information effectively by using various clinical records

Research Project

Project/Area Number 19K12820
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 90130:Medical systems-related
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

岡本 和也  京都大学, 医学研究科, 准教授 (60565018)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 黒田 知宏  京都大学, 医学研究科, 教授 (10304156)
加藤 源太  京都大学, 医学研究科, 准教授 (20571277)
山本 豪志朗  京都大学, 医学研究科, 准教授 (70571446)
杉山 治  京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40586038)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2021-03-31
Project Status Discontinued (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords診療諸記録 / 退院時サマリ / 機械学習 / 統計解析 / 医療情報 / 診療録 / 要約
Outline of Research at the Start

本申請研究では、診療録を適切に要約し、要約された診療録を医療従事者に提示する環境の構築を行う。要約タスクは非常に困難なタスクであるが、医療ドメインの特徴を活かし、この困難性を克服することを目指す。診療録は処方オーダや検査結果などの各種の診療諸記録と併せて記載されるため、これらの診療諸記録を利用した効果的な診療録の要約・提示環境の構築を行う。

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、退院時サマリを学習データとした診療録の要約・重要箇所の抽出、各種診療諸記録を用いた重要タイミングの抽出、各種診療所記録と診療録の紐付け手法の開発、効果的な診療録定時手法の開発といった4つのサブテーマを設定して進めている。
本年度は各疾患の重要タイミングを決定しうる診療諸記録を選択し、その診療諸記録の変化点を検出することで重要タイミングを抽出する。例えば、糖尿病であれば、血液検査結果や処方データが利用すべき診療諸記録の有力な候補であり、検査値が閾値を超えたタイミング、処方が切り替わったタイミングを抽出した。
さらに、各種診療諸記録と診療録の紐づけ手法の開発を行い、ある特定の重要タイミングの診療諸記録と診療録の記載内容の突合を行った。単純に日時で突合すると関連性のない診療録が多く紐づけられてしまうため、各診療諸記録の特徴を分析し、その特徴と診療録の関連を見つけた。そのための手法として、クラスタリング手法を用いた。

Report

(2 results)
  • 2020 Annual Research Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2020 2019

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Journal Article] Detecting Severe Incidents from Electronic Medical Records Using Machine Learning Methods2020

    • Author(s)
      Kazuya Okamoto, Takashi Yamamoto, Luciano H.O. Santos, Shusuke Hiragi, Osamu Sugiyama, Goshiro Yamamoto, Masahiro Hirose, and Tomohiro Kuroda
    • Journal Title

      European Journal for Biomedical Informatics

      Volume: 16 Pages: 26-28

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Understanding the Situated Roles of Electronic Medical Record Systems to Enable Redesign: Mixed Methods Study2019

    • Author(s)
      Helou Samar、Abou-Khalil Victoria、Yamamoto Goshiro、Kondoh Eiji、Tamura Hiroshi、Hiragi Shusuke、Sugiyama Osamu、Okamoto Kazuya、Nambu Masayuki、Kuroda Tomohiro
    • Journal Title

      JMIR Human Factors

      Volume: 6 Issue: 3 Pages: e13812-e13812

    • DOI

      10.2196/13812

    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Analysis for the Annual Text Amount of Electronic Medical Records2019

    • Author(s)
      Kenichiro Fujita, Osamu Sugiyama, Shusuke Hiragi, Kazuya Okamoto, Tadamasa Takemura, Tomohiro Kuroda
    • Organizer
      MEDINFO 2019: Proceedings of the 17th World Congress on Medical and Health Information
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2021-12-27  

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