2011 Fiscal Year Annual Research Report
新しいデータマイニング技術を用いた患者、家族、医療者間の問題点抽出法の開発
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21659124
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| Research Institution | Tokyo Women's Medical University |
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Principal Investigator |
田中 祐次 東京女子医科大学, 医学部, 非常勤講師 (70466837)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西原 陽子 東京大学, 工学(系)研究科, 講師 (70512101)
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| Keywords | データマイニング / 患者、家族、医療者間の問題 / マイニング / 可視化 / 電子カルテ / データマイニングの統合環境 |
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| Research Abstract |
今年度は、データを分析するためのデータマイニングの統合環境のプロトタイプを完成させた。患者、家族、医療者間に存在する問題点を明らかにするためには、患者、家族、医療者自身が、問題点が潜んでいると考えられるデータを用意し、データをマイニング、分析する必要がある。第三者がデータを用意して、分析をしても問題の本質を捉えることができず、最良の解決方法を見つけることは難しい。情報技術のソフトウェアの使用になじみがない人でも、手軽に使えるようなマイニングの統合環境を用意することで患者、家族、医療者間の問題を発見できるようにしたことが今年度の成果である。
このデータマイニングの統合環境には、情報が記述されたテキストをユーザが用意して、それを入力として与える。統合環境の中にはデータをマイニングするモジュールと、マイニングした結果を可視化するモジュールと、2種類のモジュールがある。それぞれ20個程度準備されており、オーソドックスなマイニング、可視化手法を実現したものに加えて、最新の成果を反映したモジュールも用意されている。マイニングモジュールと可視化モジュールの組合せはユーザが好きに選ぶことができ、ユーザは自分にとって分かりやすいマイニングモジュールと可視化モジュールを選んで、データを分析することができるようになっている。
より良い医療の提供を目指すために、電子カルテのデータを入力として与えて、現状の問題点を発見することを試みた所、各診療科が抱える問題点を発見できる可能性が明らかになった。
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