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2022 年度 研究成果報告書

電子カルテに基づいた慢性疾患重症化時期の新しい予測手法

研究課題

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研究課題/領域番号 20K10348
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
研究機関高知大学

研究代表者

畠山 豊  高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (00376956)

研究分担者 奥原 義保  高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (40233473)
兵頭 勇己  高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 助教 (50821964)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード医療データ解析 / 予測モデル
研究成果の概要

検査値の時系列データに対する予測を行う際に、問診項目などの他の構造化データや経過記録などのテキスト情報から患者状態を推定し、その推定結果を組み合わせて検査値予測を行うアルゴリズムの開発を行った。予測結果はこれらの情報を組み合わせたことにより精度向上が実現したことを確認できた。これらのアルゴリズムは患者状態を非構造化データからでも推定できること、及び患者情報の統合に基づきより詳細な患者状態が把握可能であることを示した。今後病院情報システムなどにおいて様々な種類のデータを取得ができるようになるため、構築アルゴリズムは有用であると考える。

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

手法の新規性としては、経過記録などの非構造化データから患者状態の定量的な指標に変換して検査データなどの構造化データと統合して処理を行った点が挙げられる。電子カルテ情報以外のテキスト情報が電子情報として蓄積され始め膨大なデータとなり、これらの非構造化データを解析する需要が増大すると考えられる。そのため、膨大な医療データに対して統合処理を行う本手法は今後さらに必要とされる手法である。

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公開日: 2024-01-30  

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