| 研究課題/領域番号 |
17K15888
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
内科学一般(含心身医学)
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
野田 和敬 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (50456076)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 診断推論 / ベイジアンネットワーク / 予測モデル / 病歴 / 電子カルテ / 人工知能 / 総合診療 |
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| 研究成果の概要 |
診療録テキストから抽出した病歴情報（抽出データ）と網羅的問診票によって得られた病歴情報（問診票データ）とを比較したところ，診療録テキストだけでは病歴情報に基づく推論エンジン開発のための有効なデータを供給できなかった。一方，患者自身による網羅的問診票への回答情報は，病歴情報に基づく診断推論エンジン開発の目的に適うデータを供給できる可能性があった。抽出データならびに問診票データのそれぞれを用いてベイジアンネットワークの構築を行ったところ，前者では欠損値が多く，有用なネットワークを構築することができなかったが，後者では先行研究と同様の予測因子のほか，異なる確率的因果関係を抽出できる可能性が示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
診療録データでは病歴情報に基づく診断推論エンジンを開発するためのデータ量を確保できない可能性があり，その開発のためには医療面接で聴取される病歴情報を診療録データ以外に蓄積させる仕組み作りが重要であることを示唆する結果を得た。
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