2024-03-19T21:24:06Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001867132023-04-27T10:00:04Z01164:08228:09389:09390
機械学習を利用した脳卒中の簡易判別システムの開発Development of a Handy Stroke Discrimination System using Machine Learningjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00186625/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=186713&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan産業技術大学院大学産業技術大学院大学産業技術大学院大学災害医療センター浦添総合病院小倉記念病院産業技術大学院大学大橋, 博明青木, 満徐, 向陽重田, 恵吾米盛, 輝武松本, 省二小山, 裕司脳卒中は,我が国の主要な死亡原因であるとともに,介護が必要となる主な原因のひとつである.発症後早急に適切な治療を開始する必要があり,脳卒中が疑われる患者の救急搬送に際しては,脳卒中の専門的な医療を行う施設に適切に搬送することが望ましい.病院搬送前に脳卒中が疑われるかどうかを判別するための基準として,観察項目やそれらの評価方法を定めた病院前脳卒中スケール (Prehospital Stroke Scale) がいくつか存在する.今回は,これらの病院前脳卒中スケールを活用し,病院搬送前の脳卒中患者の判別を支援するため,機械学習を利用した脳卒中の簡易判別システムの開発をおこなったので報告する.Stroke is a major cause of death in Japan, and this is one of the main reasons that require nursing care. In case of emergency transport of a patient who is suspected of a stroke, it is necessary to start appropriate treatments immediately after onset, and it is preferable to transport to a facility that performs specialized medical stroke care. There are several prehospital stroke scales that specify observation items and their evaluation methods for discriminating a potential stroke in the prehospital setting. In this paper, we report our development of a handy stroke discrimination system using machine learning utilizing prehospital stroke scales, to support discrimination of potential stroke in the prehospital period.AA1271737X研究報告高齢社会デザイン(ASD)2018-ASD-111152018-03-092189-44502018-03-08