ニューラルネットワークによる精神科診断支援 : AI手法およびベイズ推定との比較
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概要
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精神科の質問紙の改善と,それを用いた障害の判別を支援するために,事例から診断規則を抽出できるネットワークmSDN,AI手法としてのID3,およびベイズ推定により,質問紙100例を解析した.学習結果を用いて障害を推定し,その正解率を求めたところ,mSDNが抽出した規則とベイズ推定が高く,実際の医師よりも10-20%良い正解率を示した.質問項目の選び方の良否が正解率に与える影響は,mSDNが抽出した規則で最も小さかった.mSDNの規則はID3のそれより2倍シンプルで,ほぼ妥当な項目が選択されていた.これらの結果から,mSDNによる規則抽出は,質問紙の改善の有効な手段と成りえること,他の手法と比較しても優れていることがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-01-27
著者
-
八名 和夫
法政大学工学部
-
大久保 善朗
東京医科歯科大学保健衛生学研究科
-
飯田 一浩
NEC基礎研究所
-
飯田 一浩
日電基礎研
-
川地 耕二
法政大工
-
奥山 文雄
医科歯科大病院情報
-
川地 耕二
法政大学工学部電気工学科
-
奥山 文雄
東京医科歯科大学医学部
-
融 道男
東京医科歯科大学医学部
-
大久保 善朗
静和会浅井病院
-
大久保 善朗
日本医科大学 精神医学教室
-
奥山 文雄
鈴鹿医療科学大学大学院
-
融 道男
東京医科歯科大学神経精神科
-
融 道男
東京医科歯科大学
-
八名 和夫
法政大学工学研究科
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