Classification process for medical data combined with order information and text information in hospital information system for estimation of patient background

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16K09172
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Medical and hospital managemen
• Research Institution: Kochi University
• Principal Investigator: HATAKEYAMA Yutaka 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 准教授 (00376956)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 奥原 義保 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (40233473) ; 片岡 浩巳 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (80398049) ; 渡部 輝明 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 講師 (90325415) ; 中島 典昭 国立研究開発法人国立がん研究センター, 情報統括センター, 研究員 (00335928)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 医療情報学

Outline of Final Research Achievements

We constructed the classification methods for patient data in hospital information system combined with order information and text information which is processed by latent topic model in order to obtain the characteristics for patient in each cluster. The classification results show that it is easy to explain the background of each patient based on the feature of input text information.

Free Research Field

医療情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究により、病院情報システムに蓄積されているテキストデータを適切に利用し、検査オーダ情報などの構造化データと組み合わせることで、これまでより精度よく解析が行うことが可能となった。また、医師の意図を反映させた解析を行うことが可能となった。このことにより、病院情報システムデータに対する解析がより進捗し、知見も得られやすくなり、患者への医学的な知見を反映させやすくなったと考える。