| 研究課題/領域番号 |
15H02750
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| 研究機関 | 島根大学 |
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研究代表者 |
津本 周作 島根大学, 医学部, 教授 (10251555)
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| 研究分担者 |
平野 章二 島根大学, 医学部, 准教授 (60333506)
河村 敏彦 島根大学, 医学部, 准教授 (70435494)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | データマイニング / 時系列マイニング / クラスタリング / クリニカルパス / 病院情報システム |
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| 研究実績の概要 |
本課題の目的は，データマイニングを用いたクリニカルパス(診療工程管理)の自動生成を以下のプロセスによって実現するための基盤技術を研究することにある: (1)病院情報システム内に蓄積された診療記録・診療行為のデータから，各疾患の診療に必要な診療記載・検査および診療行為のデータを抽出。(2) 抽出したデータに時系列マイニング・系列マイニング等の方法を適用し，クリニカルパスを作成するための知識をマイニングする。(3)生成されたクリニカルパスを病院情報システム内に実装し，実際の診療において評価を定量的に行う。(4)評価に基づいて，不足したデータの追加を含むデータ収集を行い，手法の洗練化・新たな開発を行う。
本年度では，昨年度後半までに開発されたクリニカルパス支援システムを病院情報システムからのデータ提供によって動作する環境を開発用ワークステーション上に構築し，その後，病院システム内のデータマイニングサーバに移植し，病院内の看護実行オーダー歴を用いて，診療支援システムの評価を行った。その評価に必要な情報あるいは前プロセスでは足りなかったと思われる情報の収集を目指し，データの収集のデザインを行い，さらにそのデータをデータマイニングサーバに蓄積をすすめた。
その結果，眼科等外科領域においては，きわめて精度の高いクリニカルパスが構築できたが，内科領域を含めて，複数の病態が混合しているDPCにおいては，クリニカルパスは，専門家が考えるパスよりも長いパスとなった。例えば，脳梗塞では，入院日数の短いものと長いものとがありうるが，それぞれの和集合のようなパスが得られた。そこで，この混合状態を解消するようなクラスタリングを施すことで，サンプルを分離することでより精度の高いパスが得られた。今後，このような混合状態解消の方法を考察していく予定である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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