【研究分野】図書館情報学・人文社会情報学

【研究領域課題番号】24300098 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

退院時サマリー / テキストマイニング / 多施設共同研究 / 医療情報 / 退院サマリー / 電子カルテ / 病院情報システム / データベース / 多施設研究

【研究成果の概要】

本研究では複数の医療機関から退院サマリーを抽出し、テキストマイニング技術によって共通の文書ベクトル空間を持つ大型テキストデータベースの構築を進めてきた。これまでに7つの病院から退院サマリーを抽出した。データの収集と基本的処理は各施設内で行い、連結不可能匿名化した情報のみを集約している。DPCを指標としたクロスマッチ自動判定の結果では、自施設のモデルデータでは高い一致率を示し、他施設のモデルデータでは10～20％程度低下するものの、全施設統合データでは自施設と同程度の値を示した。また、これまでに構築したデータベースを用いて類似症例検索を行うWEBアプリケーションを開発して千葉大学に設置した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31

【配分額】16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)

【研究分野】医用システム

【研究領域課題番号】22500432 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

薬剤反応性 / 生体生命情報学 / 人口知能 / 危機管理 / 診療録 / 退院時サマリー / テキストマイニング / 副作用 / 薬疹 / 糖尿病 / 血小板減少 / 人工知能 / 肝障害 / データマイニング

【研究成果の概要】

臨床検査データの推移と投与薬剤の関連から半自動的に副作用を起こす薬剤の組み合わせの検出をする今回の手法で、新たな発見は得られなかった。現実には同時期に多数の薬剤が併用投与されていることと予防・治療での投与を排除できず、最終的には医療者の判断が不可欠である。また退院時サマリーからの検索はその内容が不備なことなどから偽陰性、偽陽性例が多く、サマリー記載の改善と構文マイニングツールの開発が望まれる。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2010 - 2012

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)