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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. 人工知能と認知科学

薬剤の印字および形状に着目した一包化錠剤の自動分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236150
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236150
e5e4b938-8065-40fa-ba58-1a0e1e36293a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-6T-02.pdf IPSJ-Z86-6T-02.pdf (247.5 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 薬剤の印字および形状に着目した一包化錠剤の自動分類
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
秋田大
著者所属
秋田大
著者所属
秋田大学医学部附属病院
著者所属
秋田大学医学部附属病院
著者所属
秋田大学医学部附属病院
著者所属
秋田大
著者名 巽, 修英

× 巽, 修英

巽, 修英

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敏, 鄒

× 敏, 鄒

敏, 鄒

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佐々木, 克也

× 佐々木, 克也

佐々木, 克也

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加賀谷, 英彰

× 加賀谷, 英彰

加賀谷, 英彰

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藤山, 信弘

× 藤山, 信弘

藤山, 信弘

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景山, 陽一

× 景山, 陽一

景山, 陽一

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 服薬管理の手法である一包化は,薬剤の管理を容易にするために,高齢者や小児などに利用されている.しかしながら,誤調剤の報告があり,薬剤の取り違えによる重篤な医療事故の発生が懸念されている.一包化された複数の薬剤には,類似の色調や形状を含むことが多く,医療インシデントに係わる潜在的なリスクが存在しており,重篤な事故につながる危険性がある.多くの薬剤分類手法は機械学習を用いており,大規模なデータセットの使用によるコストの高さが課題である.そこで本研究では,大規模なデータセットに依存しないシステムの構築を目的とする.本稿では,薬剤の印字の類似度および薬剤の形状に着目した薬剤分類方法の検討を行った.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 627-628, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:22:20.043090
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