講演抄録/キーワード |
講演名 |
2014-06-15 09:25
術後在院日数決定要因の手術記録からの抽出 ○山下貴範・若田好史・濱井 敏・中島康晴・岩本幸英・中島直樹・廣川佐千男(九大) NLC2014-11 |
抄録 |
(和) |
近年,医療の質向上や効率化を目的とした診療データの二次利用が重要視されている.診療テキストデータの研究事例はあるが,診療現場にフィードバックする事例は多くない.本稿では,人工股関節置換術の手術症例を対象に分析を行った.
術後在院日数の分布に現れた2 つのピークについて,手術記録を対象としてキストマイニングの手法であるSVM(support Vector Machine) の属性選択を適用した.最適な属性選択によるモデルでは約6割の正答率(accuracy) が得られた.
クリティカルパスのアウトカム分析事例を参考に,術後在院日数を目的変数としてロジスティック回帰分析を行ったが,SVM で得られた上位の特徴語では,有意でないものがあるという課題が残った. |
(英) |
Secondary use of clinical text data are gaining much attention in improving the quality and the efficiency of medical treatment. Although there is some case studies of medical examination text data, there are not many examples feed back to the medical-examination spot. The present paper analyses the operation records of total hip arthroplasty.
We extracted feature words that characterize the two peaks which appeared in distribution of postoperative hospital days using SVM(support vector machine) and FS (feature selection). The models gained by optimal FS attained 60% accuracy as prediction performance.
We applied logistic regression analysis to estimate postoperative length of stay from the extracted feature words. Most words were not statistically significant except two words. |
キーワード |
(和) |
クリティカルパス / クリティカルインディケーター / 人工股関節置換術 / SVM / ロジスティック回帰分析 / / / |
(英) |
critical path / critical indicator / hip replacement arthroplasty / SVM / logistic regression analysis / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 81, NLC2014-11, pp. 59-64, 2014年6月. |
資料番号 |
NLC2014-11 |
発行日 |
2014-06-07 (NLC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLC2014-11 |