| 研究課題/領域番号 |
16K09178
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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 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
村永 文学 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (00325812)
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| 研究分担者 |
熊本 一朗 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (40225230)
宇都 由美子 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 准教授 (50223582)
岩穴口 孝 鹿児島大学, 医歯学域附属病院, 助教 (80619198)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | データマイニング / テキストマイニング / 糖尿病合併症 / GenSim / Doc2Vec / 機械学習 / 人工知能 / Python / ディープラーニング |
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| 研究成果の概要 |
【背景】糖尿病患者の合併を予防することは、日本でも重要な問題である。【目的】定型化されていない自由記載の診療記録等から、糖尿病患者の合併症の予知をする手法について研究する。
【方法】GenSimライブラリのDoc2Vecを用いて、自由記載を含む患者データのコサイン類似度を算出し、糖尿病合併症を判別可能か検討した。研究対象は2011年～2012年に、鹿児島大学病院にて糖尿病の治療目的でインスリンを使用した患者とした。【結果及び考察】予備実験の結果より、Doc2Vecの最適パラメータを算出した。糖尿病合併症の無い患者と、糖尿病性網膜症または腎症を発症した患者の判別は有意に判別できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今日の日本では非常に多くの糖尿病患者が存在している。さらに透析患者の37.6%が糖尿病腎症で占められている。糖尿病患者の合併を予防することは、日本でも重要な問題である。ただし、診療担当の医療従事者にテンプレート入力をさせるようなデータ収集を行うと、その負担の大きさから、入力漏れ等が発生する。データ精度の観点からも望ましくない。
本研究は、定型化されていない自由記載の診療記録等から、糖尿病患者の合併症の予知をする手法について研究することを目的とする。本研究の成果により、電子カルテ等に記録された診療記録から、糖尿病合併症を発症しつつある患者を自動的に判別し、警告することで、合併症予防に繋げる。
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