| 研究課題/領域番号 |
21K10359
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
藤代 尚文 帝京大学, 公私立大学の部局等, 准教授 (60601789)
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| 研究分担者 |
河内 正治 帝京大学, 公私立大学の部局等, 教授 (60152972)
大滝 恭弘 帝京大学, 公私立大学の部局等, 教授 (60464004)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 医療安全 / クローズドクレーム / データベース / ディープラーニング |
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| 研究成果の概要 |
本研究の第一の成果は、日本語版クローズドクレームデータベースについて、類似の医療事故を探し出すディープラーニングモデルを開発したことである。独自に考案した繰り返し最適化手法を用いて本モデルを学習させたところ、従来から広く使用されている類似文書検索システムと比較すると、学習済みモデルで高い類似文抽出精度が得られることを示せた。
本研究の第二の成果は、クローズドクレームデータベースと類似医療事故抽出用ディープラーニングモデルを活用するための、WEBインターフェースも完成させたことである。現段階では、本研究関係者のみの公開にとどまっているが、医療事故のクローズドクレーム研究に活用できている。
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| 自由記述の分野 |
物理学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、保険会社が保有するクローズドクレーム（法的に決着のついた賠償請求）をもとに、医療事故データベースを構築中である。クローズドクレームをもとにした医療事故データベースは、本邦においては本研究で構築中のものしか存在しない。医療事故研究の新たな情報源として、本データベースを有効活用する必要がある。そこで本研究では、ディープラーニングモデルを用いて、本データベースから類似医療事故を高精度で抽出できるシステムを開発した。また、直感的なユーザーインタフェースを開発し、本データベースを誰でも簡単に使えるようにした。これらの成果により、今後の医療事故研究を加速させ、将来の医療事故の予防に役立てる。
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