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| 講演名 | 2018-11-05 15:10 ［ポスター講演］Cost-Sensitive MedLDAによるトラウマ患者の転帰予測 ○石塚治也・石垣 司・小林直也・工藤大介・中川敦寛（東北大）  IBISML2018-75 |
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| 抄録 | （和） | 救急医療分野では，医師の判断を補助する意思決定支援システムが注目されており，その実現には患者の転帰を正確に予測する事が不可欠である．近年では医用文書を用いた転帰予測手法が開発されている．テキストを用いた予測モデルとして教師有りトピックモデル(sTM)が知られるが，従来のsTMでは正例の誤判別と負例の誤判別に等しくペナルティを与えて学習が行われる．患者の院内死亡率は10$%$ほどで，不均衡データの一例であり，これまでのsTMでは少数クラスである死亡例の検知精度が低下し得る．この問題に対処する為，本稿ではCose-Sensitive MedLDAを提案する．Cost-Sensitive MedLDAは，マージン最大化原理，コスト考慮型学習により潜在トピックと識別関数を推定するsTMである．トラウマ患者の転帰予測において，提案モデルは従来手法より正確に死亡例を検知できる事が明らかとなった． |
| （英） | In the field of emergency medical care, decision support systems, which support doctors’ judgements, have attracted. Accurate mortality prediction is essential to realize such systems. Recently, some researchers have exploited outcome prediction methods using clinical texts. Supervised topic models (sTMs) are known as discriminative models using textual information, reveal high predictive performance in some tasks. However, previous sTMs give the same amount of misclassification penalty both of majority and minority instances. In-hospital mortality rate is about 10$%$, one example of imbalanced data. The ability of sTMs to detect severe ill patients may degrade due to imbalanced data problem. To address this issue, we propose Cost-Sensitive MedLDA in this paper. Cost-Sensitive MedLDA is an sTM which estimate the latent topic representation and discriminant function jointly using max-margin principle and cost-sensitive learning. Through mortality prediction experiments, we show that the proposed model can predict patients’ outcome more accurately compared with previous methods. | |
| キーワード | （和） | 教師有りトピックモデル / 不均衡データ / コスト考慮型学習 / 転帰予測 / 医療データ解析 / / / |
| （英） | supervised topic model / imbalanced data / cost-sensitive learning / mortality prediction / medical data analysis / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-75, pp. 233-240, 2018年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2018-75 | |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) | |
| ISSN | 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 | IBISML2018-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2018-11-05 - 2018-11-07 |
| 開催地（和） | 北海道民活動センター（かでる2.7） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activites Center (Kaderu 2.7) |
| テーマ（和） | 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018) |
| テーマ（英） | Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2018) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Cost-Sensitive MedLDAによるトラウマ患者の転帰予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | In-Hospital Mortality Prediction for Trauma Patients Using Cost-Sensitive MedLDA |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 教師有りトピックモデル / supervised topic model |
| キーワード(2)（和/英） | 不均衡データ / imbalanced data |
| キーワード(3)（和/英） | コスト考慮型学習 / cost-sensitive learning |
| キーワード(4)（和/英） | 転帰予測 / mortality prediction |
| キーワード(5)（和/英） | 医療データ解析 / medical data analysis |
| 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） | 石塚 治也 / Haruya Ishizuka / |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石垣 司 / Tsukasa Ishigaki / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 直也 / Naoya Kobayashi / |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 大介 / Daisuke Kudo / |
| 第4著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 敦寛 / Atsuhiro Nakagawa / |
| 第5著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-05 15:10:00 |
| 発表時間 | 180分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2018-75 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.284 |
| ページ範囲 | pp.233-240 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-10-29 (IBISML) |
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