| 研究課題/領域番号 |
15H02778
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
廣川 佐千男 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 教授 (40126785)
|
|---|
| 研究分担者 |
中藤 哲也 九州大学, 情報基盤研究開発センター, 助教 (20253502)
中島 直樹 九州大学, 大学病院, 教授 (60325529)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | クリニカルパス / 機械学習 / SVM / 属性選択 / 可視化 / Louvain法 |
|---|
| 研究実績の概要 |
医療機関には、検査などの数値データと医師や看護師による診療記録のテキストデータが蓄積されている。電子カルテの普及と医療情報の標準化により、その量は飛躍的に増えているが、二次利用は十分に進んでいない。本研究の第一の目的は、これらの医療情報の二次利用を可能とする対話的分析システムの開発であった．例えば回復が長引く患者の特徴について、個々の患者データを見るだけでは分らない事柄を、数値データとテキストデータから抽出し、様々な観点での可視化により分り易く提示するシステムの開発をめざした。第二の目標は、医療プロセス改善の探索手法の提案であり、機械学習の属性選択を発展させ、医療プロセスの各段階で得られる因子（数値データやテキスト中の重要語）が、回復や退院という医療活動の最終目的にどれだけ影響を与えるかを定量的に評価する手法を開発することであった。
対話的分析システムとしては、分析目的に応じて、電子カルテ中の単語と単語2グラムで重要なものを選択し可視化するシステムを構築することができた。手法概要と分析結果を、二つの国際会議MEDINFO2017、CEET2018ので論文発表できた。
探索手法については、分析の基本としてこれまで使ってきた属性選択の性能評価を行い国際会議論文ICCDA2017 として発表した。さらに、電子カルテの単語にグラフクラスタリングを適用する方式を開発し有効性を検証し、BHI2018、ICBCB2018にて論文を発表した。
|
| 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。
|
| 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。
|
