講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-05-14 14:45
医療分野に特化した概念ベースによるDPCコーディング ○内山俊郎(NTT)・岡本和也・竹村匡正(京大医学部附属病院)・足立貴行(NTT)・粂 直人・黒田知宏(京大医学部附属病院)・内山 匡(NTT)・吉原博幸(京大医学部附属病院) IE2010-42 PRMU2010-30 MI2010-30 |
抄録 |
(和) |
本研究の目的は,機械学習を活用し,医療情報から高い精度でDPCコーディングを
行うことである.我々は,ナイーブベイズ分類器や概念ベースを用いた分類器な
ど様々な分類器を結合するというアプローチを採用する.そこで,必要となる医
療分野に特化した概念ベース(単語の概念を表すベクトルの集合)を退院時サマ
リから生成し,その性能をDPCコーディングの実験により評価する.退院時サマ
リは分類器の入力でもある.生成した概念ベースを用いた実験結果から,その有
用性が確認でき,また本研究の試みが有効であることも確かめられた.我々が構
成したDPCコーディングのための分類器は,全14桁で75.2\%,上位6桁で88.0\%
の精度を達成した. |
(英) |
The goal of our research is to achieve high classification accuracy for
DPC (Diagnosis Procedure Combination) coding from diagnosis and
treatment information using machine learning techniques. We use the
approach of combining various classifiers, such as naive Bayes
classifier and a classifier using a concept-base (a set of concept
vectors for words). Therefore, we derive the concept-base specialized
in medical field from discharge summaries and examine the capability of
it through experiments of DPC coding. Discharge summaries are also used
for inputs of classifiers. Experimental results of DPC coding using
this concept-base show its usefulness and effectiveness of our
approach. Our method of DPC coding achieves 75.2 percent accuracy in all 14
digits and 88.0 percent accuracy in first 6 digits. |
キーワード |
(和) |
概念ベース / 文書分類 / 分類器結合 / DPCコーディング / / / / |
(英) |
concept-base / document classification / combination of classifiers / DPC coding / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 27, PRMU2010-30, pp. 157-162, 2010年5月. |
資料番号 |
PRMU2010-30 |
発行日 |
2010-05-06 (IE, PRMU, MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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