2017 Fiscal Year Annual Research Report
A research on process-dynamics mining from spatiotemporal process sequences
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26330253
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| Research Institution | Shimane University |
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Principal Investigator |
平野 章二 島根大学, 医学部, 准教授 (60333506)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | データマイニング / 診療プロセス / 位置情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では３年の研究期間を四期に分け，質的時系列に位置情報を加えた「プロセス－動態データマイニング法」の開発に取り組んだ。本年度は，第四期（平成２８年１０月～平成２９年３月）の残作業と成果発表のために期間を１年延長したものである。昨年度に，状態の継続期間や間隔を明示的に組み込んだ新たな診療プロセスマイニング法を開発・実装し，慢性関節リウマチの外来診療データに対する適用実験を行った。その結果，[MMP3(Matrix metalloproteinase-3)=高値]→(数ヶ月)→[フォリアミン錠5mg=適用]→(数ヶ月)→[好中球数=低値]など，期間に関する情報がパターンに組み込まれ，従来法と比べてより詳しい関係性を表現できることが示された。また，人工データに対する適用実験では，期間の細分化に伴い，区間関係の種類が増加して候補パターンの組み合わせが増大し，特に低次のパターンの照合回数が大きく増加する一方，高次のパターンではサブパターンの支持度が低下し頻出パターンの数が減少することなどから全体の照合回数の増加は比較的抑制されていることが明らかとなった。それらの成果を，2017年5月に開催された人工知能学会全国大会および同年12月に開催されたIEEE ICDM Workshop on Data Mining for Servicesにて発表した。また，ユーザインタフェースなど周辺機能の実装を行った。
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Research Products
(3 results)
