| Project/Area Number |
23K11219
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Shimane University |
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Principal Investigator |
津本 周作 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (10251555)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | プロセスマイニング / データマイニング / 病院情報システム / プログラム実行ログ / プログラム実行歴 / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
本申請課題では，基本的な系列の単位として，時間情報を含んだ系列マイニングで基本パターンとして生成，生成された系列単位を組み合わせて，ペトリネットのパターンを組み立てるハイブリッドのマイニングアルゴリズムを研究・開発し，本手法と他のネットワーク構造，オートマトン生成による結果とを定量的に比較検討する。この中で重要なのは，系列マイニングによって，どういう系列間の遷移を単位として生成できるのか，また得られた系列間の関係を使って，どのように高次構造を生成していくメタプロセスを研究することにある。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請課題の目的は，電子カルテのプログラム実行歴を用いて，提案するプロセスマイニングの手法により，診療のプロセスモデルを発見し，各診療科，各診療医の診療プロセスを定量的に比較するための研究基盤を確立することにある。病院情報システム(通称:電子カルテシステム)は1990年来，大規模病院において診療現場で導入され，診療の情報基盤となり，大規模なデータを蓄積できるようになっている。しかし，システムに蓄積されたデータは，臨床研究という分野以外では十分利用されていない。特に，さまざまな診療行為に関する実行歴は，各診療プロセスを反映したものであり，実行歴を時系列データとして解析することで，診療プロセスの特徴を明らかにできる。これは，医療における計算機利用の場合にとどまらず，他の電子計算機を利用した多ユーザーからなる意思決定プロセスのどの場合にもあてはまる。申請者らの有している実問題を背景とし，本申請課題の「問い」は，プログラム実行歴を時系列データとして用い，プログラムを利用するタスクの時系列パターンあるいはより高次の構造を把握し，各タスク間の特徴を抽出，定量的に比較を行うようなことが可能かどうか? ということにある。これまで，これに関して、プロセスマイニングとして様々な方法が提唱されてきているが，それぞれ，プロセスデータから得られる全体のパターンを抽出，簡潔な記述を得ることを目的としてきたが，各カテゴリ毎に複数のプロセスを抽出，比較し，そのプロセスを改善する指針を与えるまでには至っていない。本申請課題では，電子カルテのプログラム実行歴から，実際にデータ上に含まれる複数のプロセスモデルを発見するためのプロセスマイニングの手法を研究し，他のプロセスマイニングの方法の比較を試みる。さらに，複数の診療プロセスモデルを定量的に比較する方法を確立する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
2023年前半の計画である、病院情報システムのプログラム実行歴からデータを抽出，プロセスマイニングを適用できるようなデータ形式に変換するという作業はほぼ完了しているが、プログラム実行歴(オーダー歴)の時系列解析というところで手間取っていた。そのため、まず、プログラム実行歴について可視化し、そのデータ抽出を容易にするプログラムの作成を病院情報システムのベンダと共同で開発することに時間を費やした。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、より視認性の高いオーダー歴、プロセスログの変換システムを電子カルテシステム開発業者が準備を終え、4月下旬に病院情報システムに実装した。それを用いて、システムログの抽出を現在行いはじめた。ここからまず、単一診療科の前処理済みログデータを選択し，提案したプロセスマイニングを開発し，選択したデータに適用する。加えて，他の手法も適用し，比較を試みる。この際，単一診療科の複数プロセスの定量的評価の方法を検討する。また，マイニングの結果として，診療科のプロセスの改善すべき内容が明らかとなった場合，病院情報システムの改修を試み，その効果を定量的に評価する。続いて、オーダ歴のプロットが異なり，プロセス間の相互作用がない，複数診療科を選択し，提案したプロセスマイニングを適用する。加えて，他の手法と比較する。この際，複数診療科のプロセスの定量的評価の方法を検討する。また，マイニングの結果として，診療科のプロセスの改善すべき内容が明らかとなった時，病院情報システムの改修を試み，その効果を定量的に評価する。
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