| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-09-25 14:10 ニューラルネットワークによる薬局ヒヤリハット事例における発生要因再分類 ○小張慶樹・木村昌臣（芝浦工大）  SSS2018-21 |
|
| 抄録 | （和） | 薬局ヒヤリハット事例とは薬局で起こった, 結果として事故にならなかったが一歩間違えれば医療事故になった可能性のある事例を指す. 現在, 薬局ヒヤリハット事例の発生要因は「確認を怠った」ことが大半を占めている. しかし, これはヒヤリハット事例を防止できなかった要因ではあるが本質的な発生要因ではない. そのため, 本研究は, 行動段階別の発生要因モデルを提案しニューラルネットワークを用いて発生要因を推定することで, 薬剤師への本質的な要因を選択する支援が可能なことを示すことを目的とする. |
| （英） | Incidents in pharmacies are the cases whose causes are common with medical accidents. Most of the root cause of incidents at dispensing in pharmacies has been reported as confirmation failure. Confirmation failure is not a cause to cause incidents, and it cannot be an essential cause. Because of this, the purpose of this study is to propose a new root cause model according to human action classes, and to show applicability to assistance for pharmacists to identify root causes by using a neural network. | |
| キーワード | （和） | 薬局ヒヤリハット事例 / Word2Vec / ニューラルネットワーク / K-交差検証 / / / / |
| （英） | Pharmacy incident reports / Word2Vec / Neural network / K-fold cross-validation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 221, SSS2018-21, pp. 9-12, 2018年9月. | |
| 資料番号 | SSS2018-21 | |
| 発行日 | 2018-09-18 (SSS) | |
| 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 | SSS2018-21 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SSS |
| 開催期間 | 2018-09-25 - 2018-09-25 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 地下3階2号室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 製品安全、製造物責任、社会インフラ、エネルギー、事故調査、情報の安全性 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SSS |
| 会議コード | 2018-09-SSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークによる薬局ヒヤリハット事例における発生要因再分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural network based cause reclassification of incidents at dispensing in pharmacies. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 薬局ヒヤリハット事例 / Pharmacy incident reports |
| キーワード(2)（和/英） | Word2Vec / Word2Vec |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(4)（和/英） | K-交差検証 / K-fold cross-validation |
| 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） | 小張 慶樹 / Yoshiki Kobari / コバリ ヨシキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 昌臣 / Masaomi Kimura / キムラ マサオミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： Shibaura Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-09-25 14:10:00 |
| 発表時間 | 35分 |
| 申込先研究会 | SSS |
| 資料番号 | SSS2018-21 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.221 |
| ページ範囲 | pp.9-12 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-09-18 (SSS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]