クローズドクレームを活用した類似の医事紛争情報の導出モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 24K13398
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
• 研究機関: 帝京大学
• 研究代表者: 大滝 恭弘 帝京大学, 公私立大学の部局等, 教授 (60464004)
• 研究分担者: 河内 正治 帝京大学, 公私立大学の部局等, 教授 (60152972) ; 藤代 尚文 帝京大学, 公私立大学の部局等, 講師 (60601789)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: クローズドクレーム / 医療事故 / 医事紛争 / 医療過誤 / リスクマネジメント

研究開始時の研究の概要

本研究では、病院・医師賠償責任保険会社が保有するクローズドクレーム（法的に決着のついた医療クレーム（クレーム＝補償等を求める旨の通知・請求））をデータベース化し、類似の医療事故及び医事紛争情報を導出することのできるディープラーニングモデルを構築することを目的とする。モデル構築には2018年にGoogle社が開発したBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を用いる。構築したモデルの精度は、診療科及び事故・紛争の生じた診療過程などの各種アノテーションについての、正解率、適合率、再現率、F値等を用いて評価する。