典型らしさ指標に基づく診療プロセスのクラスタ分析

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC9-1

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Cluster analysis of treatment processes based on the typicalness index

著者名: 平野 章二(島根大学),津本 周作(島根大学)

著者名(英語): Shoji Hirano(Shimane University),Shusaku Tsumoto(Shimane University)

キーワード: 医療データ|プロセスマイニング|クラスタリングクラスタリング|medical data|process mining|clustering

要約(日本語): 本稿では，病院情報システムに蓄積されたオーダヒストリを横断的に分析し，類似した診療プロセスの類型化を行うとともに，適用率の高い典型的な診療プロセスを半自動的に抽出する試みについて述べる。まず，全事例の情報を元に，各診療フェーズにおいて各オーダ項目がどの程度の頻度で適用されているか，また，隣接するフェーズ間でどのオーダ組が多頻度で共起するかを集計し，これらをもとに各事例のオーダ系列の典型らしさを評価する。次に，この典型らしさ指標をもとに事例をクラスタリングし，類似した事例からなるグループを構成する。最後に，各グループにおいて指標値の高い事例のオーダ系列を典型的なプロセスとして抽出する。耳鼻科系疾患及び産科系疾患に対する適用実験では，手術に関する事前情報を与えることなく，手術日や術後オーダの違いを反映したクラスタが構成され，提案方法によってプロセスを類型化できる可能性が示された。

PDFファイルサイズ: 261 Kバイト