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2020 年度 実施状況報告書

決定木(decision tree)を使用した診断学習システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 17K01134
研究機関九州大学

研究代表者

岡村 和俊  九州大学, 歯学研究院, 助教 (20346802)

研究分担者 吉浦 一紀  九州大学, 歯学研究院, 教授 (20210643)
徳安 達士  福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50435492)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2022-03-31
キーワード診断学習
研究実績の概要

これまで作成していた、JPEGなど数枚の仮の画像を用い、直接ブラウザに貼り付ける形で検討していたプロトタイププログラムから、提示症例にあわせて症例用のIDが提示され、それをDICOM Viewerにコピーして提示させるプログラムとした。主訴が表示され、必要な検査のリストから必要を考えるものを選択すると症例IDが表示される。その検査に対するレポートを作成するという流れである。現在はダイレクトにviewerが起動する形を検討中である。
レポートの記載に関しては、所見評価の自動化はできていないため、教員による手動評価が必要とも考えているが、回避策として、別システムではあるが、汎用的なLMS (Learning Management System)であるmoodle上の問題システムを利用することも考えている。今回、回答欄が穴埋めタイプの読影問題集を作成し、想定されるいくつかの回答をあらかじめ候補として入力し、合致すれば加点するような仕組みとして、臨床実習中の学生に利用させた。画像提示はPCで行い、学生による所見入力はタブレット端末上のウェブブラウザ上で行うようにしたが、比較的単純な所見の場合は、想定内の回答が得られ、採点も合理的なものであった一方、やや長い回答になると表現としては正解にもかかわらず誤答と判断された。手動の評価形式にする場合、複数名の担当教員が評価することを考えると評価基準の統一が難しい面もあるが、穴埋め形式の場合、所見を誘導してしまう可能性があるので、どちらの手法を採用するか検討したい。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

基本的な流れは完成しているが、画像提示の連携が自動でない点を改善検討中である。また、最終評価を自動で行いたいが、現在のシステム上に組み込むのは難しいため、汎用的なLMSでの運用も考えている。

今後の研究の推進方策

ここまで作成してきたシステムを整えつつ、自動・手動の評価の選択を考慮しつつ、最終的なシステムとする。

次年度使用額が生じた理由

本年度でサーバー等のハード面の整備が住み、残額は資料整理用である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2020

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] 遠隔授業での読影実習の可能性2020

    • 著者名/発表者名
      岡村 和俊、清水 真弓、築山 能大、吉浦 一紀
    • 学会等名
      第15回 医療系eラーニング全国交流会

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公開日: 2021-12-27  

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