2026-03-16T20:48:12Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00183394 2025-01-20T03:40:56Z 1164:3500:9054:9244

深層学習を用いた電子カルテ医療情報の多角的解析 Analysis of electronic heath record using Deep Learning 衛藤, 亮太 松原, 靖子 山下, 和人 國澤, 進 今中, 雄一 櫻井, 保志 Ryota, Eto Yasuko, Matsubara Kazuto, Yamashita Susumu, Kunisawa Yuichi, Imanaka Yasushi, Sakurai 機械学習・深層学習 本研究では，電子カルテ医療情報を多角的に解析するための深層学習を用いた医療情報分類モデルについて述べる．提案手法は，利用者が受診した医療機関や診断された疾患および手術方法などの多次元情報を含む電子カルテ医療情報が与えられたときに，その医療情報から分類に有用な特徴を発見し，利用者の予後を表す転帰情報の分類を行う．実データを用いた実験では，提案手法が多次元医療情報の中から分類に有用な情報を共起影響を加味した上で特定することを確認し，既存の分類モデルとの比較を行い提案手法の精度が向上をしていることを示した． In this paper, we describe a medical information classification model using deep learning to analysis electronic health record (EHR). In the proposed method, when EHR including multi dimensional information such as users's disease and surgery method is given, from the medical information, special medical information necessary for the classification are found and the outcome information of the user is classified. In experiments using EHR data, we confirmed that the proposed method specifies useful information for classification from multi dimensional medical information, compared with existing classification model, and showed high accuracy of the proposed method 情報処理学会 2017-09-11 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183394 2188-8884 AN10114171 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT） 2017-IFAT-128 8 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/183394/files/IPSJ-IFAT17128008.pdf application/pdf 945.0 kB 2019-09-11