機械学習による重症度判定の高精度化と知的救命救急サービスの発展

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST15014

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2015/06/20

タイトル(英語): High precision severity decision by machine learning and an advance of intelligent emergency ambulance transport service

著者名: 濱上 知樹(横浜国立大学)

著者名(英語): Tomoki Hamagami(Yokohama National University)

キーワード: ランダムフォレスト|ベイジアンネットワーク|ＳＶＭ|知的救命救急

要約(日本語): 知的救命救急医療を支援するために，電話口での症状から重症度を高精度に判定するシステムを構築している。電話で得られる情報をもとに，医師の判定に近い重症度を機会学習を用いて判定する研究を進めている。本稿では，これまでの取り組みの経緯と得られた成果および今後の課題について述べる。

要約(英語): The high precision call triage system which decides a severity of patient by machine learning approach is developed. This report summaries of the progress and future challenges.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 4,538 Kバイト