| 講演名 | 2015-09-11 半構造化された診療録からの重要単語による長期在院の推定 山下 貴範(九大), 久保 永(九大), 足立 裕介(九大), 若田 好史(九大), フラナガン ブレンダン(九大), 副島 秀久(熊本病院), 中島 直樹(九大), 廣川 佐千男(九大), |
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| 抄録(和) | 近年では病院情報システムの普及に伴い，蓄積された膨大な診療データの有効活用が行われている．診療データには主に，構造化数値データと非構造化テキストデータがあるが，診療の本質データである非構造化テキストデータの分析は診療支援や医療プロセスの改善に期待されている．本稿では，POMR形式で半構造化されている診療録に対して，SVM (support vector machine)を適用し標準在院日数を基準として，項目別に出現している単語に対して3つの指標から長期在院の推定評価を行った．結果としてObjective項目の割合が高く，検査を示す単語が上位に抽出された．さらに，決定木を適用して単語の分類を表現した． |
| 抄録(英) | The hospital information system has expanded, and importance of medical data utilization is increasing. Electronic medical data include structured digital data and unstructured text data. It is expected that analyzing unstructured text data contribute to clinical decision support and improve medical process. The present paper analyzes the words that appear in semi-structured medical chart to predict the postoperative length of stay. SVM (support vector machine) were applied to extract feature words that characterize the medical charts of patients who stayed longer than the standard hospitalization. Three measures were proposed and the prediction performance for importance of the feature word was evaluated with respect to each measure. We extract the words that related clinical test, and show high frequency of the words in Objective item. Furthermore, we apply to show feature words that characterize the medical charts of long-hospitalization by Decision tree. |
| キーワード(和) | 診療録（カルテ） / POMR / SVM(support vector machine) / 決定木 |
| キーワード(英) | medical chart / POMR / SVM(support vector machine) / Decision Tree |
| 資料番号 | NLC2015-32 |
| 発行日 | 2015-09-03 (NLC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
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| 開催期間 | 2015/9/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | コンベンションルーム ＡＰ渋谷道玄坂 |
| 開催地（英） | Convention Room AP Shibuya-Dogenzaka (Tokyo) |
| テーマ（和） | 第７回 テキストマイニング・シンポジウム |
| テーマ（英） | The Seventh Text Mining Symposium |
| 委員長氏名（和） | 竹内 孔一(岡山大) |
| 委員長氏名（英） | Koichi Takeuchi(Okayama Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 金山 博(日本IBM) / 市瀬 眞(NTTドコモ) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroshi Kanayama(IBM) / Makoto Ichise(NTT DoCoMo) |
| 幹事氏名（和） | 榊 剛史(東大/ホットリンク) / 渡辺 靖彦(龍谷大) |
| 幹事氏名（英） | Takeshi Sakaki(Univ. of Tokyo/Hottolink) / Yasuhiko Watanabe(Ryukoku Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 嶋田 和孝(九工大) / 東中 竜一郎(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazutaka Shimada(Kyushu Inst. of Tech.) / Ryuichiro Higashinaka(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 半構造化された診療録からの重要単語による長期在院の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Words to Predict Long Post-Operatively Stay in Semi-structured Medical Records |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 診療録（カルテ） / medical chart |
| キーワード(2)（和/英） | POMR / POMR |
| キーワード(3)（和/英） | SVM(support vector machine) / SVM(support vector machine) |
| キーワード(4)（和/英） | 決定木 / Decision Tree |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山下 貴範 / Takanori Yamashita |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 久保 永 / Haruka Kubo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 足立 裕介 / Yuusuke Adachi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 若田 好史 / Yoshifumi Wakata |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | フラナガン ブレンダン / Brendan Flanagan |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 副島 秀久 / Hidehisa Soejima |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 済生会熊本病院(略称：熊本病院) Saiseikai Kumamoto Hospital(略称：Kumamoto Hospital) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 中島 直樹 / Naoki Nakashima |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 廣川 佐千男 / Sachio Hirokawa |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 発表年月日 | 2015-09-11 |
| 資料番号 | NLC2015-32 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NLC-222 |
| ページ範囲 | pp.75-79(NLC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2015-09-03 (NLC) |