利用者の優先事項と感性情報を考慮したラフ集合による症状推定および対症療法提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-2

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Symptom estimation and symptom treatment suggestion based on rough sets with users' priorities and sensitivity information

著者名: 佐藤 圭悟（近畿大学）,湯本 真樹（近畿大学）

著者名(英語): Keigo Sato (Kindai University),Masaki Yumoto (Kindai University)

キーワード: 感性情報|ラフ集合|決定ルール|C.I.値|Sensitivity information|Rough sets|Decision rules|Covering Index (C.I.) value

要約(日本語): 患者の病状の把握には患者の漠然とした感性情報が含まれるため、患者が実際に抱えている症状の推定は難しい。近年普及している条件検索システムでは漠然とした状態の反映がしづらいことがある。本研究では患者の入力情報をもとに症状を推定し、対症療法を提示する方法を提案する。この方法の提案に、ラフ集合を用いる。ラフ集合は評価対象の決定に要する情報を粗くまとめた集合である。ラフ集合は漠然とした状態を定量的に分析できる長所を持つ一方で、利用者の優先すべき事項の反映が難しい欠点を持つ。この欠点を解消するために本研究では、ラフ集合による推定の評価値である合計C.I.値を補正する手法を試みる。補正の手法として、利用者の優先事項と感性情報を考慮する。具体的には利用者の状態と一致した感性情報にもとづく加算および乗算補正を行う。提案手法の有効性を示すために実証実験を行い、結果として有効性を確認した。