| 研究課題/領域番号 |
16K00458
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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 |
図書館情報学・人文社会情報学
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
鈴木 隆弘 千葉大学, 医学部附属病院, 准教授 (40323422)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | テキストマイニング / 退院サマリー / 多施設研究 / データベース / 電子カルテ / 退院時サマリー / DPC / ＤＰＣ / 症例検索 / 情報工学 / 社会医学 / 医療情報学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究「多施設統合退院サマリーデータベースの臨床応用」は、連携研究者の所属する千葉大学病院、聖路加国際病院、高知大学病院、長崎大学病院、大阪大学病院、香川大学病院,群馬大学病院の７施設から約３５万例の退院サマリーを収集して、千葉大学で開発したテキストマイニング技法を用いて解析することで、共通の文書ベクトル空間を持つ大規模なテキストデータベースの構築を行い、施設や疾患による属性の違いを検証した。また、構築したデータベースを用いて、自動疾患判定や類似症例の検索などの応用アプリケーションを開発し、千葉大学において試用を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年の日本は電子カルテシステムの普及期を迎え、医療情報は電子化された形で蓄積されつつある。しかし、それらの多くは数値データや画像データが対象であり、医師のカルテ記録や退院時サマリーなどの診療文書類は先送りされてきた。また、個人情報保護法の制約のため、複数施設間の情報を集約した研究は進んでいなかった。本研究では複数の医療機関から退院サマリーを電子的に抽出し、テキストマイニング技術によって共通の文書ベクトル空間を構築した大型文書データベースを作成し、類似症例の検索やＤＰＣの自動判定を初めとした様々な応用を試行することで、将来的なテキスト利用の基礎として、臨床医学に貢献できることが期待できる
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