| 研究概要 |
本研究では,医療支援システムとして,ユーザが入力した症状を基に,インタラクティブに関連症状および病名を推論し,ユーザの状況や病院の施設基準を考慮して,適切な病院を呈示するシステム(病院呈示システム)の構築を目的としている.
症状から病名を推論する症状・病名発想支援システムには,共起度情報を基に,文章データ中の語句同士の関係を階層的なキーワードグラフ構造で可視化するHKグラフを用いた.ユーザから入力された症状語句をべースとし,対象となる文章データから抽出された症状語句との共起度情報に基づき,入力された症状語句との関連性を階層的なグラフ構造で呈示するシステムを構築した.また,新たに自覚された症状を含め,呈示された症状の程度を重みの形で入力し,医療に関するホームページおよび医学電子辞書から抽出された病名と,これら重みを考慮した症状との関連性を共起度により算出し,得られた値の高い病名から順に呈示する病名検索支援システムを構築した.これにより推論された病名に対し,ランキングを考慮することでそれぞれの信頼度(その病気である可能性)を算出した.
また,HKグラフのテキストマイニング手法としての有用性向上を目的として,文章における重要語句を自動で抽出する手法を開発するとともに,抽出された重要語句をキーワードグラフ構造で可視化する手法を確立した.
病院に関する情報データベースは構築したものの,呈示された病名の信頼度と,各病院との施設基準およびユーザの居住情報との対応付けが十分ではなく,病院呈示システムの構築が予定通りには行えなかった.今後,具体的な対応方法を検討していく必要がある.
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