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2022 年度 研究成果報告書

深層学習と意味解析を組み合わせた臨床研究データを標準化する手法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号 17K15866
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 病院・医療管理学
研究機関北海道大学 (2018-2022)
香川大学 (2017)

研究代表者

西本 尚樹  北海道大学, 大学病院, 特任准教授 (90599630)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2023-03-31
キーワードRPA / 深層学習 / マッピング / 臨床研究 / 標準化
研究成果の概要

医療で得られたデータを統計解析に用いるためにはデータの標準化が必須である。そこで、臨床研究で用いられる項目とデータの自由記述から、医療で用いられる標準的なコードに変換する際の変換可能性の調査および既存のデータ標準に変換する際の方法論の研究を行った。研究成果として、単純に機械的な変換を行うよりも20%程度の精度の向上を確認した。得られたプログラムをベースに臨床試験データマネージャに対して業務の自動化を自ら行う手法の教育を行った。

自由記述の分野

医療情報学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究の成果は、機械的な辞書を用いた項目の標準化よりも、深層学習を用いた曖昧な記述に対するコード付与が可能であることを明らかにし、その精度を向上することができた。本研究で得られたプログラミングの知識は、robotic process automationとして北海道大学病院データセンターにてデータマネージャの教育に利用した。データマネージャに還元することで、臨床試験の立ち上げから実施、試験終了の手順を加速化させることが期待される。

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公開日: 2024-01-30  

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