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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-09-11 10:50 手術記録から術後在院日数を特徴付ける重要因子抽出モデルの構築 ○山下貴範・若田好史・濵井 敏・中島康晴・岩本幸英・フラナガン ブレンダン・中島直樹・廣川佐千男（九大）  NLC2014-18 |
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| 抄録 | （和） | 診療行為の電子化が進み，医療データの利活用の重要性が増している．電子医療データには構造化数値データと非構造化のテキストデータが含まれる．我々は診療テキストデータから医療プロセスの改善を目的とした研究を進めている．本稿では，クリティカルパスを用いた入院症候群の手術記録に対してSVM(support vector machine)と属性選択 (feature selection)を適用し，長期在院患者を特徴付けるキーワード抽出を行った．特徴語の重要度を3つの指標で推定性能の評価を行い，内2つの指標では最適な推定性能が認められた．さらに医学辞書を適用した場合が，安定した推定性能が確認できた． |
| （英） | Importance of medical data utilization is increasing under the influence of digitalization of medical treatment. Electronic medical data include structured digital data and unstructured text data. The long term goal of our research is to improve medical-examination process. The present paper analyzes the words that appear in operation records to predict the postoperative length of stay. We applied SVM (support vector machine) and FS (feature selection) to predict the length of stay is longer than the standard length 25 days. Three measures of words were proposed to select feature words. According to the two measures, the optimal prediction performance was obtained by less than 10 words. The effect of medical dictionary was confirmed as well. | |
| キーワード | （和） | クリティカルパス / 手術記録 / SVM (support vector machine) / 属性選択 / / / / |
| （英） | Critical pathway / Operation records / SVM(support vector machine) / Feature selection / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 211, NLC2014-18, pp. 1-6, 2014年9月. | |
| 資料番号 | NLC2014-18 | |
| 発行日 | 2014-09-04 (NLC) | |
| 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) | |
| 査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります． | |
| PDFダウンロード | NLC2014-18 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2014-09-11 - 2014-09-12 |
| 開催地（和） | ヤフー株式会社 11階セミナールーム |
| 開催地（英） | Yahoo Japan Inc., 11F Seminar Room |
| テーマ（和） | 第５回テキストマイニング・シンポジウム |
| テーマ（英） | The Fifth Symposium on Text Mining |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2014-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 手術記録から術後在院日数を特徴付ける重要因子抽出モデルの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Construction of Dominant Factor Presumption Model for Postoperative Hospital Days from Operation Records |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | クリティカルパス / Critical pathway |
| キーワード(2)（和/英） | 手術記録 / Operation records |
| キーワード(3)（和/英） | SVM (support vector machine) / SVM(support vector machine) |
| キーワード(4)（和/英） | 属性選択 / Feature selection |
| 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） | 山下 貴範 / Takanori Yamashita / ヤマシタ タカノリ |
| 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/ヨミ） | 若田 好史 / Yoshifumi Wakata / ワカタ ヨシフミ |
| 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/ヨミ） | 濵井 敏 / Satoshi Hamai / ハマイ サトシ |
| 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/ヨミ） | 中島 康晴 / Yasuharu Nakashima / ナカシマ ヤスハル |
| 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/ヨミ） | 岩本 幸英 / Yukihide Iwamoto / イワモト ユキヒデ |
| 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/ヨミ） | フラナガン ブレンダン / Brendan Flanagan / フラナガン ブレンダン |
| 第6著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中島 直樹 / Naoki Nakashima / ナカシマ ナオキ |
| 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/ヨミ） | 廣川 佐千男 / Sachio Hirokawa / ヒロカワ サチオ |
| 第8著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-09-11 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2014-18 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.211 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2014-09-04 (NLC) |
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