| 配分額 *注記 |
9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
2012年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2011年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2010年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| 研究概要 |
介護施設では入居者の日常生活を観察した介護記録と「ひやりはっと報告書」と作成しているが,これらを併せて分析することにより、日常生活に内在するリスクの発見が可能となると考えられる。本研究では、高齢者リスクに注目したリスクマイニングシステムを開発し、実データを用いてその有効性を評価する。
H22年度は高齢者介護施設のひやりはっと報告書と介護記録のデータベース化を行い,介護記録の語彙分析を行うための形態素処理プログラムなど,分析環境の構築を行った.また,介護記録に使われる語彙の分布や介護者毎の語彙の差を,定量的に明らかにした.介護者毎の表現の違いが大きいことから,構文解析を用いることなく,形態素解析から主要語彙の頻度リストを構成し,介護記録の統計的特徴のみを入力とするトピック分析の手法を用いて情報抽出を行うこととし,トピック分析技術の技術調査を行ない本研究で用いるソフトウエア環境を整備した.
H23年度は,トピック分析の入力となる主要語彙の頻度リストは,介護記録を構成する語彙に依存することから,介護者毎の語彙をシソーラスを用いて上位概念に写像する前処理により語彙空間の差を縮小する手法を提案した.さらに,語彙の差がトピック抽出に与える影響を評価するための指標を提案し,これを用いて提案する前処理の効果を定量的に評価した.この結果,(1)介護記録の形態素解析,(2)介護者の語彙の差を吸収する語彙抽象化の前処理,(3)トピック抽出,の流れで介護記録の分析を行うことができることが明らかとなった.また,介護施設内での転倒などのひやりはっとイベントが,トピックとして抽出できるかどうかを確かめるため,小規模な学習事例を構成した.
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