2018 Fiscal Year Annual Research Report
Medical economic assessment and evaluation of septic treatment using large-scale medical information infrastructure
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15K08557
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
阪本 雄一郎 佐賀大学, 医学部, 教授 (20366678)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 進 佐賀大学, 医学部, 講師 (60535748) [Withdrawn]
山田 クリス孝介 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 特任助教 (70510741)
本村 陽一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 首席研究員 (30358171) [Withdrawn]
櫻井 瑛一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50612173) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | DPC / 大規模医療情報 / 確率的潜在意味解析手法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
DPCの大規模医療情報を活用してProbabilistic Latent Semantic Analysis（確率的潜在意味解析手法を用いた患者と診療行為の同時クラスタリング「PLASMA」を活用して算出したクラスタを状態空間とみなし、同一患者において入院中にたどるクラスタ間の時間遷移パターンを解析し、治療支援のための補助的な客観データとしての臨床応用の可能性を検討してきた。。さらに、注目している変数に重みを与える「重み付きPLSA（weighted PLSA）」を適用したクラスタリングも実施し、敗血症の集中治療において用いられる事がある血液浄化療法の種類によりクラスタ分類されることも明らかにしており、今後は治療法の重み付けを加えることによって臨床の診療支援のための補助データとしての有用性を増す可能性が有り、いわゆるブラックボックスではない次世代型の人工知能による診療支援の可能性があると考えている。また、特異的敗血症治療の重みづけに用いる統計手法は、因果関係を表現できる統計モデルであるベイジアンネットワークを用いた発展的な研究を今後進めていく予定である。つまり、DPCデータからクラスタ分類された患者の状態把握を実際の医療現場で行い、ベイジアンネットワークによって算出された計算空間を統計学者が行うループを回す事で医師の知見とモデルが共に成長していくシステム構築につなげていく。
また、今回の延長申請によって特定の他施設における共同研究の承諾を得るまでに至っている。さらに多くの他施設の参加を促すための客観的な業績として学会発表や論文作成を行っている。
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Research Products
(5 results)
