| Research Abstract |
本研究では,医療支援システムの構築を目的として,ユーザが入力した症状語句に基づき,インタラクティブに病気を推論し(症状・病名発想支援システム),ユーザの状況や病院の施設基準を考慮して,適切な病院を呈示するシステム(病院呈示システム)の開発と関連技術の検討を行っている.
平成23年度は主に,本研究の主たる関連技術であるHKグラフについて,自然言語処理技術に基づく機能・性能向上に関する検討を行った.また併せて,ユーザとのインタラクション性の向上を目指し,HAI(ヒューマン・エージェント・インタラクション)の最新研究・技術を取り入れた新たな可視化技術の開発に取り組んだ.
平成23年度に明らかとなった課題として,症状・病名発想支援システムにおける,想定以上の入・出力語句の揺らぎの大きさが挙げられる.一般のユーザが入力する症状語句について,適切な専門用語を入力することが困難であることはもちろんであるが,そもそも症状を語句として入力すること自体が困難であることや,用いる語句のばらつきの大きさが問題となり,症状や病名の発想支援が適切に行えないケースが多々見られた.
そこで,辞書やSNS・ツイッターといった個人の日常的な事柄に関する記述を含むホームページのテキストを用いて,"概念"により,類似語句を集約する技術を開発した.これにより,類似語句のクラスタリングや概念を用いたラベル付けが可能となった.概念として類似語句がまとめられた"症状"から,病名を推論する症状・病名発想支援システムには,概念と専門辞書の症状・病名との関連性をもとに,文章データ中の語句同士の関係を階層的なキーワードグラフ構造で可視化するHKグラフを用いた.また,ユーザ支援技術としての"可視化"について,多角的に検討を行った.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
自然言語処理の困難さに直面し,症状・病名発想支援システムの開発部分に多くの時間・労力を費やした結果,平成23年度に予定していた病院呈示システムの開発に至らなかった.しかし本研究を実用的で有用なものにしていくためには,基本要素技術についての検討は十分に行うべきであると考える.
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は初めに,昨年度明かとなった課題である,入力語句や出力語句の揺らぎに対する検討から取り組んでいく.昨年度の成果である"概念"を用いて,類似語句(症状)を集約し,専門用語としての症状語句と関連付けを行うことを試みる.また,症状語句のグラフ構造という定性的な情報,およびそれらに対する重みの入力情報を,推論する病名へと結びつける評価関数の設計について,引き続き検討を進める.その上で,病院呈示システムの開発に着手する.推論された病名と各病院に関する情報とを,病院の施設基準を中心にリンクさせ,適切な病院を抽出する評価関数の設計を行う.
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