2004 Fiscal Year Annual Research Report
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13558036
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| Research Institution | Kyusyu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
原尾 政輝 九州工業大学, 情報工学部, 教授 (00006272)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平田 耕一 九州工業大学, 情報工学部, 助教授 (20274558)
山田 敬三 九州工業大学, 情報工学部, 助手 (60325579)
横山 茂樹 高電工業株式会社, インフォメディカル事業部, 研究主任
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| Keywords | データマイニング / 相関規則 / 感染症予測 / 院内感染 / 薬剤耐性菌 / 意思決定支援システム / MRSA / サーバー・クライアント方式 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、病院に蓄積されている医療検査データより感染症発生規則の発見手法を確立し,院内感染症の早期発見のための院内感染予防支援システムを構築することである。本研究では,
1.院内感染発生予測のための規則発見,
2.院内感染予防支援システム,
について研究を進めてきた。
前者は,データマイニング手法を用いた「原因Xの下でYが成り立つ(X⇒Y)」という感染症発生規則を,決定木を構築する方法と相関規則抽出アルゴリズムの2手法を用いて抽出した。特に,院内感染で深刻な問題となっているMRSA(メチシリン黄色ブドウ球菌)の発生予測に関する相関規則の抽出を行った。さらに,投薬による耐性菌への変化といった医療データ特有の時系列データとしての分析を行うことができる時系列データマイニングについての研究も合わせて行った。データとしては,1994年から1999年までの提供戴いた病院の検査データ(8MB)を用いた。得られた結果は,医療関係者に検討して貰い,大半は予測可能なものであるが興味深いものが含まれているとの評価を得た。
後者については,データウェアハウス的な観点から,医療従事者の予測支援のための院内感染症予測システムの開発を行った。システムは,ネットワーク環境で使用可能なようにJava言語を用いてサーバー・クライアント方式で構築した。開発システムは検査ツールを備えており,期間,注目する項目(投薬情報,病名,病棟,など)に沿って原因を検索し,相関規則を指定したときその規則に有意性があるかどうかなどの判定が行える。また,注目する項目の統計的な結果や経時変化を視覚的に表示する機能を備えており(統計処理,経時変化)医療従事者がいろいろな角度から状況を分析することができる。
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