ニューラルネットワークを用いた初期臨床検査結果からの疾病分類の試み
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概要
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今日の医療は, 臨床検査なしでは考えられないと言って良いほどで, これらの検査は診断・治療・予後判定に重要な役割を持っている. 本研究では, 初期診療の臨床検査データから, 被検者の持つ疾病について, 臓器系統ごとに分類することを試みた. 臨床検査結果を学習データとする, ニューラルネットワークを用いたシステムを考案した. システムには, 30項目の基本的臨床検査結果, および年齢, 性別を入力した. これらは確定診断のついた症例の検査結果であり, それらを9種類の疾病系統とそれらのどの系統にも属さない, 10種類に分類識別を行った. その結果, 全体で80.81%の識別率で, 重複する疾病を含め, 自動分類が可能となった. 医師が本方式により基本的臨床検査結果からの病態把握, 疾病分類が自動的に可能となり, 確定診断のために有効な検査の的をしぼる際の支援システムとして有効であることが示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-27
著者
-
岩田 彰
名古屋工業大学大学院
-
武岡 さおり
名古屋女子大学短期大学部
-
小栗 宏次
愛知県立大学 情報科学部 情報システム学科
-
山内 一信
名古屋大学大学院医学系研究科医療管理情報学
-
深津 俊明
名古屋大学臨床病理部
-
山内 一信
名古屋大学大学院 医学系研究科 医療管理情報学
-
山内 一信
名古屋大学
-
岩田 彰
名古屋工業大学
-
深津 俊明
名古屋大学医学部
-
小栗 宏次
愛知県立大学情報科学部地域情報科学科
-
小栗 宏次
愛知県立大学情報科学部
-
武岡 さおり
名古屋工業大学電気情報工学科
-
深津 俊明
名古屋大学中央検査病理部
-
小栗 宏次
愛知県立大学
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