時系列医療データにおけるルール発見支援システム : 慢性肝炎データセットでのケーススタディ
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概要
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本研究は慢性肝炎の検査データを対象とし,医学的に有用なルールを得ること,前処理,後処理,およびシステムと専門家のインタラクションに関する知見を得ることを試みた.システムには,クラスタリングによるパターン抽出と決定木による分類の組み合わせを用い,病状を推定するグラフベースのルールを生成した.そして,専門家とシステムのインタラクションの繰り返しを通し,ルールに基づいて,GPTに関する仮説の形成と検証ができた.最後に,これまでに得た知見に基づき,インタラクションの概念モデルと半自動化への指針を示した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2003-03-13
著者
-
山口 高平
静岡大学情報学部
-
横井 英人
香川大学医学部附属病院 医療情報部
-
横井 英人
千葉大学医学部附属病院医療情報部
-
大崎 美穂
静岡大学情報学部,静岡大学大学院情報学研究科
-
佐藤 芳紀
静岡大学情報学部,静岡大学大学院情報学研究科
-
北口 真也
静岡大学情報学部,静岡大学大学院情報学研究科
-
大崎 美穂
同志社大学工学部
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