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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.62
  3. No.5

機械学習を用いた患者の痛み推定に関する研究

https://doi.org/10.20729/00211085
https://doi.org/10.20729/00211085
55abdd0f-0554-4d59-8132-d7a12b945a39
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6205007.pdf IPSJ-JNL6205007.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Journal(1)
公開日 2021-05-15
タイトル
タイトル 機械学習を用いた患者の痛み推定に関する研究
タイトル
言語 en
タイトル Using Machine Learning for Estimating Patient's Pain
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [特集:情報システム論文] 集中治療室,痛み,CPOT,機械学習,ランダムフォレスト
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.20729/00211085
ID登録タイプ JaLC
著者所属
株式会社日立ソリューションズ東日本
著者所属
東北大学大学院医学系研究科麻酔科学・周術期医学分野
著者所属
株式会社アイレックス
著者所属
東北大学大学院医学系研究科麻酔科学・周術期医学分野
著者所属(英)
en
Hitachi Solutions East Japan Ltd.
著者所属(英)
en
Tohoku University School of Medicine, Department of Anesthesiology and Perioperative Medicine
著者所属(英)
en
AIREX Co., Ltd.
著者所属(英)
en
Tohoku University School of Medicine, Department of Anesthesiology and Perioperative Medicine
著者名 渡邉, 一規

× 渡邉, 一規

渡邉, 一規

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小林, 直也

× 小林, 直也

小林, 直也

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吉川, 憧

× 吉川, 憧

吉川, 憧

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山内, 正憲

× 山内, 正憲

山内, 正憲

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著者名(英) Kazuki, WAtanabe

× Kazuki, WAtanabe

en Kazuki, WAtanabe

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Naoya, Kobayashi

× Naoya, Kobayashi

en Naoya, Kobayashi

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Sho, Yoshikawa

× Sho, Yoshikawa

en Sho, Yoshikawa

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Masanori, Yamauchi

× Masanori, Yamauchi

en Masanori, Yamauchi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 集中治療室に入室する患者は,安静時でも強い痛みを経験している.痛みに対しより早期の介入を行うためには,痛みを連続的かつ均一な方法で評価する方法が必要である.本研究では,5,548名の患者を対象に,連続取得されるバイタルサインデータと性別,年齢層,鎮静度スコアを入力データ,痛みの評価スケールであるCPOTをターゲット変数としランダムフォレストにより学習モデルを作成した.作成した学習モデルをテストデータに対して用い,AUC0.82,感度60.8%,特異度89.1%の精度を得た.学習モデルの推定結果と実際の痛みの記録の比較を行い,記録されている痛みに加え,記録されていない(見落とされていた)痛みの傾向を示すことができた.本知見は,機械学習による痛みの推定が医師の判断の補助として有用であり,機械学習の医療における利用領域を広げることができる.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Patients entering the intensive care unit experience severe pain even at rest. Early intervention for pain requires a method for evaluating pain in a continuous and uniform manner. In this study, for 5,548 patients, the learning model was made making vital sign data and gender, age group, sedation scale acquired continuously to be input data, CPOT which is evaluation scale of the pain to be a target variable. As the result, the learning model of AUC 0.82, sensitivity 60.8%, specificity 89.1% was obtained. And, the estimation result of the learning model was compared with the record of the actual pain, and it was possible to show the tendency of the pain which is not in the record. It is considered that this knowledge is useful as an aid of the judgment of the doctor.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 62, 号 5, p. 1200-1206, 発行日 2021-05-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
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Ver.1 2025-01-19 17:47:54.148707
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