2020 Fiscal Year Research-status Report
決定木(decision tree)を使用した診断学習システムの開発
| Project/Area Number |
17K01134
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
岡村 和俊 九州大学, 歯学研究院, 助教 (20346802)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉浦 一紀 九州大学, 歯学研究院, 教授 (20210643)
徳安 達士 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50435492)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 診断学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
これまで作成していた、JPEGなど数枚の仮の画像を用い、直接ブラウザに貼り付ける形で検討していたプロトタイププログラムから、提示症例にあわせて症例用のIDが提示され、それをDICOM Viewerにコピーして提示させるプログラムとした。主訴が表示され、必要な検査のリストから必要を考えるものを選択すると症例IDが表示される。その検査に対するレポートを作成するという流れである。現在はダイレクトにviewerが起動する形を検討中である。
レポートの記載に関しては、所見評価の自動化はできていないため、教員による手動評価が必要とも考えているが、回避策として、別システムではあるが、汎用的なLMS (Learning Management System)であるmoodle上の問題システムを利用することも考えている。今回、回答欄が穴埋めタイプの読影問題集を作成し、想定されるいくつかの回答をあらかじめ候補として入力し、合致すれば加点するような仕組みとして、臨床実習中の学生に利用させた。画像提示はPCで行い、学生による所見入力はタブレット端末上のウェブブラウザ上で行うようにしたが、比較的単純な所見の場合は、想定内の回答が得られ、採点も合理的なものであった一方、やや長い回答になると表現としては正解にもかかわらず誤答と判断された。手動の評価形式にする場合、複数名の担当教員が評価することを考えると評価基準の統一が難しい面もあるが、穴埋め形式の場合、所見を誘導してしまう可能性があるので、どちらの手法を採用するか検討したい。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
基本的な流れは完成しているが、画像提示の連携が自動でない点を改善検討中である。また、最終評価を自動で行いたいが、現在のシステム上に組み込むのは難しいため、汎用的なLMSでの運用も考えている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
ここまで作成してきたシステムを整えつつ、自動・手動の評価の選択を考慮しつつ、最終的なシステムとする。
|
| Causes of Carryover |
本年度でサーバー等のハード面の整備が住み、残額は資料整理用である。
|
