2013 Fiscal Year Annual Research Report
確率関係モデルによる医療臨床データの高度活用に関する研究
| Project/Area Number |
23240043
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
麻生 英樹 独立行政法人産業技術総合研究所, 知能システム研究部門, 上級主任研究員 (10344194)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
橋田 浩一 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (00357766)
赤穗 昭太郎 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 研究グループ長 (40356340)
神嶌 敏弘 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 主任研究員 (50356820)
城 真範 独立行政法人産業技術総合研究所, ヒューマンライフテクノロジー研究部門, 研究員 (90357244)
興梠 貴英 東京大学, 医学部附属病院, 臨床登録医 (40401046)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2011-04-01 – 2014-03-31
|
| Keywords | 医療・福祉 / 機械学習 / 統計数学 / 知識表現 / 循環器・高血圧 / 強化学習 |
|---|
| Research Abstract |
研究計画3年目（最終年度）である平成25年度には、１）医療オントロジーの整備・拡張と医学知の記述、２）確率モデルの構築と学習・推論アルゴリズムの探索、３）評価用課題への確率モデルの適用、４）成果のとりまとめとデータマイニングツールプロトタイプ構築、の4項目を実施した。それぞれの詳細は下記とおり。また、研究成果の普及と深化のために、医療臨床データへのMDP/POMDPの応用に関するワークショップを開催した。
１）医療オントロジーの整備・拡張と医学知の記述：昨年度に引き続き、心不全に関する処方薬剤の成分、分量、分類に関するオントロジーを整備した。
２）確率モデルの構築と学習・推論アルゴリズムの探索：整備した薬剤オントロジーを用いて、薬剤の最適な分類粒度に関する検討を行った。また、膨大な医療臨床データの中から医師にとって興味深い情報を含む部分を抽出するための手法を提案した。
３）評価用課題への確率モデルの適用：上記の二つの手法を心不全に関する治療データに適用して有効性を検証した。薬剤の最適分類手法に関しては、現在のデータ量と医師処方の予測の観点からは大分類での分類が適切という結果を得た。情報抽出手法に関しては、患者状態の変化のうち、医師にとって重要な意味を持つものを抽出できる可能性を確認した。
４）複雑な医療臨床データ（検査情報、投薬情報、手術や入退院などのイベント情報）をわかりやすく可視化する手法について検討し、データの可視化・抽出ツールを構築した。このツールによって分析したいデータを選択・抽出し、昨年度までに開発した強化学習等のツールで分析するという形の連携ができることを確認した。構築したツールは今後公開してゆく予定である。
|
| Current Status of Research Progress |
Reason
25年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
|
Research Products
(23 results)
