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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-01-24 10:10 逆強化学習による医療臨床データの分析 ○麻生英樹・城 真範・神嶌敏弘・赤穂昭太郎（産総研）・興梠貴英（東大医学部附属病院）  NLP2012-106 NC2012-96 |
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| 抄録 | （和） | 近年電子的に蓄積されるようになっている大量の医療臨床情報を活用し，治療過程の質の向上につなげることは重要な課題である．我々は，診療過程を医師と患者の間のインタラクションと見なす立場から，循環器内科における診療記録データをマルコフ決定過程でモデル化し，患者の予後のシミュレーションや医師の措置の価値評価を行うことを試みている．医師の措置の価値を評価するためには，なんらかの報酬情報が必要であるが，診療記録データにはその情報は含まれていない．こうした問題に対処するため，エキスパートの観測・行動系列から，エキスパートが想定している報酬情報を推定する逆強化学習の枠組みが提案され，様々なアルゴリズムが提案されている．本発表では，その中からベイズ的逆強化学習のアルゴリズムを紹介し，医療臨床データに適用した結果について述べる． |
| （英） | It is an important issue to utilize large amount of medical records which are accumulated on medical information systems. Medical treatment processes can be considered as interaction processes between doctors and a patients. From the viewpoint, we are modeling medical treatment records by Markov decision processes. By the method, we can simulate future states of patients and evaluate the value of medical treatments. In order to evaluate the value of treatment, reward function which doctors are using is necessary. However, treatment records do not include the reward information. To cope with such problem, the problem of inverse reinforcement learning (IRL) has been formalized and various algorithms to solve the problem are proposed. IRL estimates experts' reward function from experts' observation and action data. In this presentation, we introduce IRL and report on the applicability of the Bayesian IRL to the medical records of heart disease patients. | |
| キーワード | （和） | 逆強化学習 / マルコフ決定過程 / データマイニング / 医療臨床データ / / / / |
| （英） | Inverse Reinforcement Learning / Markov Decision Process / Data Mining / Medical Records / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 390, NC2012-96, pp. 13-17, 2013年1月. | |
| 資料番号 | NC2012-96 | |
| 発行日 | 2013-01-17 (NLP, NC) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | NLP2012-106 NC2012-96 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2013-01-24 - 2013-01-25 |
| 開催地（和） | 北海道大学百年記念会館 |
| 開催地（英） | Hokkaido University Centennial Memory Hall |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2013-01-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 逆強化学習による医療臨床データの分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of Medical Treatment Data using Inverse Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 逆強化学習 / Inverse Reinforcement Learning |
| キーワード(2)（和/英） | マルコフ決定過程 / Markov Decision Process |
| キーワード(3)（和/英） | データマイニング / Data Mining |
| キーワード(4)（和/英） | 医療臨床データ / Medical Records |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 麻生 英樹 / Hideki Asoh / アソウ ヒデキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) AIST (略称： AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 城 真範 / Masanori Shiro / シロ マサノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) AIST (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神嶌 敏弘 / Toshihiro Kamishima / カミシマ トシヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) AIST (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 赤穂 昭太郎 / Shotaro Akaho / アカホ ショウタロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) AIST (略称： AIST) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 興梠 貴英 / Takahide Kohro / コウロ タカヒデ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京大学医学部附属病院 (略称： 東大医学部附属病院) The University of Tokyo Hospital (略称： Univ. of Tokyo Hospital) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-01-24 10:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NLP2012-106, NC2012-96 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.389(NLP), no.390(NC) |
| ページ範囲 | pp.13-17 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2013-01-17 (NLP, NC) |
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