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本研究では類似診療情報検索システムの実用化を目指し、検査情報・処置情報からの類似性算出手法の開発、類似診療情報検索技術の開発を行っている。そして、平成22年度は(i)診療録の一種である退院時サマリ、及び、オーダ情報(処置データ、手術データ、処方データ)を処理データ、診断群分類包括評価コードをクラスとした症例のクラスタリング、(ii)診療情報を対象データとして、検索技術を応用した臨床知識獲得支援システムの構築、(iii)画像に付与されたメタ情報を利用した類似診療文書検索システムの構築を行った。(i)退院時サマリを処理データとした症例のクラスタリングでは複数の機械学習手法を用い、さらに、それらの機械学習手法を確信度という指標を用いることで組み合わせ、既存研究の精度を大幅に改良した。また、オーダ情報を処理データとした症例のクラスタリングでは未完全データを用いたクラスタリングにより、ある特定期間の未完全データを対象データとする方が完全なデータを対象とするよりも精度が高くなることがわかり、新しい知見を得ることができた。そして、(ii)臨床知識獲得支援システムの構築では、各種診療情報を網羅的に扱い、スニペット、グラフ、タグクラウドを利用した検索結果の俯瞰的な情報提示によりユーザとのインタラクティブな検索を実現し、システムの有用性を実証した。さらに、(iii)画像に付与されたメタ情報を利用した類似診療文書検索システムでは、既存研究の類似症例文書検索手法に新しい要素を追加することに成功し、既存研究よりも精度の高い検索を実現した。
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