| 研究課題/領域番号 |
26460869
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
病院・医療管理学
|
|---|
| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
|---|
研究代表者 |
竹村 匡正 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 准教授 (40362496)
|
|---|
| 研究分担者 |
桑田 成規 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, その他, 総長付 (40379631)
岡本 和也 京都大学, 医学研究科, 講師 (60565018)
山田 ひとみ 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 室長 (70634913)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
|
|---|
| キーワード | 病院情報システム / インフォームドコンセント / 機械学習 / カルテ監査 / 質判定 / 自動監査システム / インフォームド・コンセント / 電子カルテ / 自動監査 / 自然言語処理 / 診療録監査 |
|---|
| 研究成果の概要 |
電子化された診療情報は紙の記録に対して膨大な量になり、診療情報の質を担保する診療情報管理士の負担も膨大になっている。そのため本研究では、これらの業務の効率化および診療記録自体の質向上を目的として、電子カルテ上の診療情報、とりわけ記載内容の不備が問題となるインフォームドコンセント記載に対して、機械学習を用いて自動的に「質」の判定を行うことを試みた。結果、診療情報管理士が問題と考えられる記載に対して、各記載に出現する医療用語および文字数等を要素として、サポートベクターマシンを用いて教師あり機械学習を行った結果、leave-one-out交差検定で89.4％の制度で抽出することが可能になった。
|
