| 研究課題/領域番号 |
18K11438
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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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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 島根大学 |
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研究代表者 |
平野 章二 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 准教授 (60333506)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018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 | 時系列データマイニング / ファジイ状態区間 / 医療データ / 状態区間 / データマイニング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，疾患と治療の時間進展を描出可能な時系列医療データマイニング法の開発に取り組んだ。従来の区間関係に基づくマイニング法に対して，提案法では新たにファジイ化した期間の概念を導入したことで，いくつかの状態が数週間同時に継続する，あるいは数日後に生じるなど，抽象的な期間表現を含む時系列頻出パターンの抽出が可能となった。また，提案法ではファジイ性の導入によって一つの系列が複数の区間関係へ所属できることから，区間関係を細分化した場合においても支持度の低下を抑制できることを人工データを用いた実験により示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した手法により，イベント発生に至るまでの患者病態・治療等の特徴的推移をMPTP(Minimal Predictive Temporal Pattern)として診療データベースから抽出することができ，背景理解，治療計画立案，アウトカム予測等への活用が期待される。また，プロセスマイニングの一手法として医療以外の様々な分野へも応用可能である。
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