2016 Fiscal Year Annual Research Report
テキストマイニングによる医療プロセスのキーファクター抽出
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15H02778
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
廣川 佐千男 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (40126785)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中藤 哲也 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 助教 (20253502)
中島 直樹 九州大学, 大学病院, 教授 (60325529)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | クリニカルパス / 機械学習 / SVM / 属性選択 / 可視化 / 文脈 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の長期的な目標は、クリニカルパスに現れる重要要因の発見である。例えば、標準期間より長期入院となる患者を、より早い時点での識別できれば、患者にとっても病院にとっても望ましい。本研究では、医療活動を規定するクリニカルパスの記録に機械学習を適用することで、そのような重要要因の発見と発見した要因の妥当性確認の支援を目指す。平成28年度には、クリニカルパスを構造化文書とする分析を可能とするような拡張を行うことで、どの項目に記載された内容が、バリアンス変数に対する主要要因であるかの分析を行った。識別性能向上についての研究として、これまで行ってきたSVMによる要因抽出と決定木の比較、ならびに、重要要因抽出のための属性選択についての様々な手法の比較を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
前者の研究成果は、国際会議 APAMI2016, BHI2016で発表した。後者の研究成果は、AROB2016で3つの論文として発表した。平成27年の繰越しであった、抽出した特徴の評価のための可視化についても、国際会議CSCI2016,ICCTD2017で論文を発表した。また、後者の研究については、済生会熊本病院のクリニカルパスの分析を、大腿近位部骨折術後長期在院患者などについて適用し，食事が重要項目として抽出でき，看護師の妥当性評価も得られ，同病院の診療手順改善につながるという成果を上げることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
重要要因の抽出については、分析事例を増やすことで、性能評価と改善を続ける。抽出した要因の妥当性の検証については、重要語関連の可視化と、重要語の文脈可視化をさらに進め、医療記録文書のテンプレート化の可能性も検討する。
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Research Products
(3 results)
