医療福祉ビックデータの電子カルテライフログの解析
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概要
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本研究では、宮崎大学医学部附属病院の電子カルテシステムに保存されたビッグデータ(電子カルテライフログ)の中から、平成20年度肺癌入院患者記録を選んで文章を形態素解析し、特徴的な語彙間の関係をテキストマイニング技法を用いて病状経過や冶療行為に関する知識を特徴的な語彙間の関係として解析した。この解析により得られた共起解析ネットワーク可視化図を検討した結果、患者特有と考えられる可視化結果が得られた。本手法から有用な病状経過に関連する語彙の発見が可能であり、抽出された語彙が簡潔に入院患者の電子カルテライフログの内容を要約し、病状を特徴づける重要な語彙となることか明らかとなった。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-01-17
著者
-
荒木 賢二
宮崎医科大学医学部附属病院医療情報部
-
荒木 賢二
熊本大学医学部附属病院 医療情報経営企画部
-
荒木 賢二
宮崎大学医学部
-
荒木 賢二
宮崎医科大学附属病院 医療情報部
-
鈴木 斎王
宮崎大学医学部附属病院医療情報部
-
串間 宗夫
宮崎大学医学部附属病院
-
荒木 賢二
宮崎大学医学部附属病院医療情報部
-
曽根原 登
独立行政法人国立情報学研究所
-
曽根原 登
Nttサイバーソリューション研究所
-
Sonehara Noboru
The National Institute Of Informatics
-
曽根 原登
Nttヒューマンインタフェース研究所
-
鈴木 斎王
宮崎大学医学部附属病院
-
山崎 友義
宮崎大学医学部附属病院医療情報部
-
田之 上光一
宮崎大学大学院医科学看護学研究科修士課程
-
曽根 原登
国立情報学研究所
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