2013 Fiscal Year Annual Research Report
診療チーム意思決定のバスケット分析とＡＰＭＬを用いた道筋解析と行動予測
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23590629
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| Research Institution | Kansai Medical University |
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Principal Investigator |
渡辺 淳 関西医科大学, 医学部, 准教授 (40148557)
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| Keywords | 社会医学 / 医療情報学 / 意思決定 / 展開予測 / 診療記録 / 自然言語処理 / 情報セキュリティ |
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| Research Abstract |
1. 本研究で構築した展開予測アルゴリズムの妥当性検証、およびアソシエーション分析とAPMLの予測能力特性の評価を目的とし、構造化データ（某フリーメール業者から当方の受信中継サーバ群に送信されている漏洩クレデンシャルを利用した詐欺メールのSMTPヘッダ情報）を材料、詐欺メールの検出効率を指標に用い、予測と検出をリアルタイム（プログレッシブ）解析した。検証期間中に捕捉した詐欺メールのエンベロープ送信者アドレスの20%弱が漏洩・流出アドレスで、アソシエーション分析、APML とも、流出ログイン情報は詐欺メールのフィルタリング回避を企図して用いられたことが推定された。アソシエーション分析の結果に基づいたたフィルタでの検出精度99%以上に対して、APML では、やや、低値（87%) を示した。また、予測された事象が実際に生起するまでのタイムラグの予測はいずれの方法を用いても困難であった。
2. 非構造化データである電子カルテのアセスメント項の記載から、記載者のその後の行動予測を試みた。前年度に隠蔽情報の顕在化等によって80%強まで上昇した的中率は、一時、足踏み状態であったが、的中度の向上を阻む要因が日本語自然文記述の構文把握および単語の相互関係把握の正確性不足であるを明らかにした。そこで、異なったアルゴリズムに基づいた手法（構文木解析と係り受け解析）を組み合わせた解析法を開発した。この解析法は医療情報学会から論文掲載推薦を受けたが、発表時点では、解析対象が特定の疾患を中心とした記載であったため、追試を行って汎用性を確認した（論文作成中）。また、この手法で前処理した文を、用手的に作成したパラレルコーパスまたは機械学習法を用いて正しい構文に変換することで、２次利用が容易なデータに変換するためのアルゴリズムの概要を検討・提示した。
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Research Products
(5 results)
