| 研究課題/領域番号 |
22K17305
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
兵頭 勇己 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 助教 (50821964)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | Transformerモデル / オーダ情報系列生成 / オーダ誤発行抑止システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
患者間違いに伴うオーダの誤発行は、患者に対して重大な影響を与えうるが、現在の電子カルテシステムでは抑止することができていない。これは、個別性の高い有益な情報を、電子カルテデータから十分に分析・提供できていないためである。このようなオーダ誤発行の検知は、多様な患者背景に対応した汎用的なオーダ系列生成モデルの構築にて可能だが、未だできていない。
本研究では、文書生成のための強力な深層学習手法の1つであるTransformerモデルを転用し、検査オーダに特化した系列生成モデルを構築、オーダ内容の検証や予測を通して医療安全に寄与する電子カルテシステム構築のための基盤となる研究を行う。
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| 研究実績の概要 |
患者間違いに伴うオーダ誤発行を検知するためのシステム開発のため、その基盤となる「オーダ発行異常検知」モデルの構築を行うことが本研究の大きな目的である。
具体的には、多様な患者背景に対応できる汎用的な検査オーダモデルを構築することを目標にしている。構築方法は文章生成モデルの一種である、Transformerモデルを転用し、オーダの系列パターンを生成する。本年度は、解析対象を血液検査オーダに限定し、Transformerモデルがオーダの系列生成タスクに利用できるか、検証を行う予定であった。予想される困難として、Transformerモデルによる血液検査オーダの系列生成モデルを構築するにあたり、通常の文章生成のタスクとは異なる、いくつか特徴的な条件が想定された。具体的には利用するデータについて、DPC病名や検査数の制限等、様々な情報を、モデル学習の際の制約条件に導入することや、Transformerモデルの条件付きトークンとして扱うことを考慮するなど、探索的な解析が必要と予想された。
今年度の進捗として、利用するデータのクレンジングおよびモデル学習のための解析システム構築を実施した。利用する予定の検査データおよび病名歴等のデータクレンジングは完了したが、機器調達等の遅れのため、解析システム構築は一部分のみに留まっている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
学習に必要な機器（GPU等）の調達が遅れており、解析システムの構築までには至らなかった。ただし当初よりシステム構築～探索的な解析までは2年要する見込みであったため、致命的な遅れではないと考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の予定どおり、解析システムを構築しTransformerモデルによる血液検査オーダの系列生成モデルの構築を次年度中に実施する。現在までの進捗状況を鑑みると、致命的な遅れではないため全体的な計画変更は行わず、当初の計画どおり研究を遂行する。
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