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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-09-11 11:35 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・久保 永・足立裕介・若田好史・フラナガン ブレンダン（九大）・副島秀久（熊本病院）・中島直樹・廣川佐千男（九大）  NLC2015-32 |
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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． |
| （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. |
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| キーワード | （和） | 診療録（カルテ） / POMR / SVM(support vector machine) / 決定木 / / / / |
| （英） | medical chart / POMR / SVM(support vector machine) / Decision Tree / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 222, NLC2015-32, pp. 75-79, 2015年9月. | |
| 資料番号 | NLC2015-32 | |
| 発行日 | 2015-09-03 (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) | |
| PDFダウンロード | NLC2015-32 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
| 開催期間 | 2015-09-10 - 2015-09-11 |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2015-09-NLC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| 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） | 久保 永 / Haruka Kubo / クボ ハルカ |
| 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） | 足立 裕介 / Yuusuke Adachi / アダチ ユウスケ |
| 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） | 若田 好史 / Yoshifumi Wakata / ワカタ ヨシフミ |
| 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） | フラナガン ブレンダン / Brendan Flanagan / フラナガン ブレンダン |
| 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） | 副島 秀久 / Hidehisa Soejima / ソエジマ ヒデヒサ |
| 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/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 | 2015-09-11 11:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2015-32 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.222 |
| ページ範囲 | pp.75-79 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2015-09-03 (NLC) |
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