| 研究課題/領域番号 |
16K09172
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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 |
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)
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| 研究分担者 |
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)
片岡 浩巳 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (80398049)
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)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 医療情報学 |
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| 研究成果の概要 |
病院情報システムに蓄積されている退院サマリや初診時記録などのテキストデータに対して潜在トピックモデルを適用して特徴量を抽出し、病名登録情報、処方オーダ情報などの構造化されたオーダ情報の解析結果と組み合わせて評価することで、各対象患者の背景を同一の群を抽出するなどの、より精度の良い分類結果を抽出することが可能になり、また、テキストデータ特徴を加えることデータ分類結果の説明をすることより容易な結果が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により、病院情報システムに蓄積されているテキストデータを適切に利用し、検査オーダ情報などの構造化データと組み合わせることで、これまでより精度よく解析が行うことが可能となった。また、医師の意図を反映させた解析を行うことが可能となった。このことにより、病院情報システムデータに対する解析がより進捗し、知見も得られやすくなり、患者への医学的な知見を反映させやすくなったと考える。
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