2018 Fiscal Year Research-status Report
Research on intelligent user interface for clinical decision support systems
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17K00425
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| Research Institution | Kitami Institute of Technology |
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Principal Investigator |
奥村 貴史 北見工業大学, 工学部, 教授 (50553400)
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2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 医療用人工知能 / ユーザーインターフェース / 疾患類似度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
診断に困る患者に遭遇した際、臨床医は検索エンジンや論文データベースに患者の呈する症状名を入力し、試行錯誤を経て疾患情報を収集する。この非効率な手法は、困窮する医療現場の負担を増すばかりでなく診断精度にも悪影響を及ぼすため、診断支援システムの発展が望まれる。しかし、現在の診断支援用AI研究は、診断アルゴリズムの研究開発を中心に発展してきた。その結果、患者情報の効率的な入力や診断結果の効果的な出力、複数アルゴリズムの併用手法等を実現
するユーザーインターフェイスを主題化した研究を欠いており、実用システムの発展・普及の障害となっていた。
我々の研究グループでは、この問題に取り組み、現在発展を続ける医療用人工知能のユーザーインターフェースについて、診断支援システムにおける入出力の高品質化と診断性能の向上をもたらす統合的なユーザーインターフェースの探索的な検討を進めた。
昨年度は、インテリジェントなユーザーインタフェースの前提となる医師の知識水準推定の問題に取り組んだ。結果として、医師の疾患知識量の推計に関する研究論文を刊行した。この研究については、さらなる高精度化を目指し、継続して取り組む。
また、医療用人工知能のユーザーインターフェースに応用が期待される疾患類似度計算の高度化に取り組み、国内学会におけるポスター発表を行った。本研究についても継続し、ジャーナル論文化を目指す。
さらに、医療用人工知能の結果出力に求められる疾患情報の自動生成に向けたデータ整備を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
大幅な遅延や障害が生じている状況ではないため。
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| Strategy for Future Research Activity |
医療用人工知能のユーザーインターフェース設計に求められる要素技術として、医師知識量推定、疾患類似度計算の研究を引き続き継続する。
医療用人工知能においては、医師による患者情報の効率的な入力が課題となっていた。そこで、情報検索システムにおいて検討がなされて来た適合性フィードバック技術の応用により、効率的な情報入力の実現を検討したい。たとえば、検索結果に表示された結果のうちユーザーがクリックした対象をフィードバックとすることで、検索結果がユーザーの意図にどれだけ合致しているかを認識し、検索精度や検索効率を向上させることが期待される。
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| Causes of Carryover |
研究の進展上、最終年度の実施が望まれる項目に対応するため。
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Research Products
(2 results)
