| 研究課題/領域番号 |
18H03336
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 聖路加国際大学 |
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研究代表者 |
ウォン スイー 聖路加国際大学, 専門職大学院公衆衛生学研究科(公衆衛生大学院), 准教授 (70791599)
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| 研究分担者 |
林 邦好 聖路加国際大学, 専門職大学院公衆衛生学研究科(公衆衛生大学院), 講師 (00793217)
笹野 遼平 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70603918)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2020年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2019年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2018年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | WHO Patient Safety / Artificial Intelligence / Incident reports / NLP / NER / Adverse drug events / Deep learning / adverse drug events / deep learning (DL) / Patient Safety / Artifical Intelligence / Incident Reports / Named Entity Recognition / Adverse Drug Events / Named entity recognition / Adverse Drug Event / Deep learning (DL) / Adverse drug events (ADEs) / Named entity / Natural language processing / Named Entities / Deep Learning |
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| 研究成果の概要 |
研究チームは、3つの特定の研究タスクすべてを完了しました。 2018-2022年度のKakenhi Bチームは最適な研究成果を達成し、基金は直接（本日現在）15の主要な国際的な査読付き出版物を生み出し、5人の博士号/修士課程の学生（ローカルおよびグローバル）をサポートしました。Health AI Acceleration Consortium（厚生労働省）で成果を広めました。 さらに、私たちのチームメンバーは、WHOグローバル患者安全ネットワークおよび多くのグローバル患者安全会議（フィレンツェでのWHO会議（2019年12月）など）に研究結果を発表しました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Our study innovates the way to collect, utilize and retrieve incident reports using the recent advances in AI/NLP methods. Our outcome is beneficial to local and global authorities/hospitals to enhance patient safety through enabling robust medication error detection and effective incident learning.
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