研究課題
多様な情報源を相互活用する知識発見手法を提案し、診療データから肝炎に関する有用な知識を発見することを目的とした本研究は、この研究期間に以下の実績をあげ、当初設定した研究目的をほぼ達成することができた。1.時区間関係を活用する時相論理に基づく時系列抽象化の新手法を開発した。この新手法は、診療記録の時系列データを解析し、データ中のありうる全時区間関係を抽出するものであり、えられた関係を用いて、肝炎研究の上の問題に関する規則を発見した。2.巨大なテキスト情報源を活用するためのテキストマイニング手法(条件付確率場、トレランス・ラフ集合などの先端の機械学習技法を用いたもの)を開発し、(a)学習段階の探索空間を狭めるための背景知識、(b)診療データに対するデータマイニングで発見した規則を解釈するための知識という二通りの知識発見を目的としてMEDLINEに適用した。3.学習手法、医学文献、専門家による判断を相互に組合せる医療データマイニングへの統合アプローチを開発し、単にそれぞれの手法を用いるよりもこのアプローチの方が効率的であることを示した。4.その他の成果としては、基礎研究においてカーネル手法、データ・発見プロセスおよび規則の可視化、ルール帰納法、最適化の諸課題に、バイオインフォマティクス領域でタンパク質間相互作用の問題に取り組み、その成果を、先端的な学習手法を用いた医療データ研究の継続および、診療記録データと病原遺伝子との関係の解明という方向につなげることができた。
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