退院サマリからの診断に関する言語情報の抽出(テーマセッション(1))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
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概要
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本論文では,電子カルテシステムに大量に蓄積されていく医療文書の二次利用の可能性を示すために,医療文書に対するデータマイニングと抽出情報の表現手法について検討する.例として,千葉大学医学部附属病院病院情報システムに保存された臓器別の代表13疾患の退院サマリから,各疾患毎に診療に関連する言語情報を,情報検索の分野で広く知られているベクトル空間モデルにtf×idf法を用いて抽出した.その抽出結果から退院サマリにおける疾患毎の重要語を示し,抽出した13疾患の言語情報を基に,退院サマリの内容から疾患名を特定する実験を行った.その結果,360症例中291症例が診断と一致した疾患を特定したので報告する.最後に,本手法の医療分野への応用と課題を考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-01
著者
-
高林 克日己
千葉大学医学部第2内科学教室
-
横井 英人
香川大学医学部附属病院 医療情報部
-
里村 洋一
千葉大学医学部付属病院医療情報部
-
里村 洋一
千葉大学医学部
-
里村 洋一
千葉大学医学部附属病院医療情報部
-
高林 克日己
千葉大学医学部附属病院
-
横井 英人
千葉大学医学部附属病院医療情報部
-
鈴木 隆弘
千葉大学医学部附属病院 企画情報部
-
小野 大樹
千葉大学大学院自然科学研究科
-
井宮 淳
国立情報学研究所
-
小野 大樹
キリンビール(株)
-
井宮 淳
国立情報学研究所/千葉大学総合メディア基盤センター
-
高林 克日己
千葉大学医学部附属病院 企画情報部
-
高林 克日己
千葉大学医学部内科学第二
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