| 研究課題/領域番号 |
15K08847
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
病院・医療管理学
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
奥原 義保 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (40233473)
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| 研究分担者 |
畠山 豊 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 准教授 (00376956)
渡部 輝明 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 講師 (90325415)
中島 典昭 国立研究開発法人国立がん研究センター, 情報統括センター, 研究員 (00335928)
片岡 浩巳 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (80398049)
寺田 典生 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 教授 (30251531)
堀野 太郎 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 講師 (90448382)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 病院情報システム / 機械学習 / 病名評価 / データマイニング / 電子カルテ / 病名信頼度 |
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| 研究成果の概要 |
病院情報システムのデータから病名の信頼度を求めることを目指した。
病院情報システムの確定病名につき、症例群と対照群で検査、処方、処置を実施している割合の比を求め、値が大きい項目を選択、樹木モデルによりルールを求めた。また、モデルに取り入れた項目がどのような病名に対して実施されているかの割合を求め、その項目を特徴づける特徴量としてクラスター法で分類することにより、真の病名を識別することができた。また、求めたルールを検証データに適用し、オーダデータのみである程度の精度が得られることがわかった。電子カルテの記述部分を情報として使うためには、潜在トピックモデルを適用するのが有効であることがわかった。
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