症状に基づいた鍼灸治療法の決定における機械学習の応用について

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-11-11
• タイトル: 症状に基づいた鍼灸治療法の決定における機械学習の応用について
• タイトル / 言語: en
• タイトル: On Application of Machine Learning for Deciding Acupuncture and Moxibustion Treatment Based on Symptoms
• 言語: eng
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 山口大学大学院東アジア研究科
• 著者所属: 山口短期大学情報メディア学科
• 著者所属: 山口大学教育学部
• 著者所属: 山口大学教育学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Graduate School of East Asian Studies, Yamaguchi Univ.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Yamaguchi Junior College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Education, Yamaguchi Univ.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Education, Yamaguchi Univ.
• 著者名: 楊, 航; 呉, 靭; 中田, 充; 葛, 崎偉
• 著者名(英): Hang, Yang; Ren, Wu; Mitsuru, Nakata; Qi-Wei, Ge
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究は人工知能技術を活用し，東洋医学に基づいて患者の疾患に適切な鍼灸治療法の提案を目的とする． 我々は鍼灸治療に関する書籍等を収集して臨床症例と鍼灸治療法を整理することにより，症状と鍼灸治療法のデータ ベースを構築し，機械学習のデータとして使用する．また，従来の機械学習やディープラーニングの手法を応用することにより，データベースにおいて登録されていない鍼灸治療法も，入力値として複数の症状データが与えられれば， 出力値として鍼灸治療法の提示が可能となることを目指す．本論文では，鍼灸治療と機械学習に関わる先行研究を紹 介したうえで，本研究の構想，並びに今後解決すべき課題とその解決法の概略について述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The purpose of this paper is to apply artificial intelligence to decide appropriate acupuncture and moxibustion treatment according to the patient’s disease based on Traditional Chinese Medicine. By collecting books on acupuncture and moxibustion treatment and collating clinical cases and acupuncture and moxibustion treatment methods, a database of symptoms and acupuncture and moxibustion treatment methods can be constructed and used as machine learning data. Furthermore, by applying conventional machine learning and deep learning methods, it is possible to present acupuncture and moxibustion treatment methods as the output if multiple symptom data are given as the input, even for acupuncture and moxibustion treatment methods that are not registered in the database. In this paper, we introduce the previous researches related to acupuncture and moxibustion treatment and machine learning, and then describe the concept of our research, the problems to be solved, and the outline of the solutions.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN1009593X
• 書誌情報: 研究報告アルゴリズム（AL）; 巻 2021-AL-185, 号 10, p. 1-6, 発行日 2021-11-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8566
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会