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電子化された診療情報は紙の記録に対して膨大な量になり、診療情報の質を担保する診療情報管理士の負担も膨大になっている。そのため本研究では、これらの業務の効率化および診療記録自体の質向上を目的として、電子カルテ上の診療情報、とりわけ記載内容の不備が問題となるインフォームドコンセント記載に対して、機械学習を用いて自動的に「質」の判定を行うことを試みた。結果、診療情報管理士が問題と考えられる記載に対して、各記載に出現する医療用語および文字数等を要素として、サポートベクターマシンを用いて教師あり機械学習を行った結果、leave-one-out交差検定で89.4％の制度で抽出することが可能になった。
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