[2K3-NFC-3a] 卒業③：コト・データベースによるモノ・コトづくり支援(1)

[2K3-NFC-3a-05] 医師の知見と経験を蓄積・伝承する判断支援システム実現に向けたpLSAによる診療クラスタの時間遷移パターンの解析

〇山下 和也¹、阪本 雄一郎²、櫻井 瑛一^1,2、本村 陽一^1,2 (1. 産業技術総合研究所・人工知能研究センター、2. 佐賀大学)

キーワード：確率的潜在意味解析、ベイジアンネットワーク、医療、DPCデータ

医師の知見と経験を蓄積・伝承する判断支援システム実現に向けて、DPCデータから時間変化もモデル化の対象としたpLSA手法を用いて、患者IDと診療実施日を組み合わせた変数と診療行為名称でpLSAを行い、実施日毎の患者と診療行為を同時にクラスタリングした。クラスタ毎に死亡率・医療費・在院日数を集計した上で、同一患者の時間変化に注目すると死亡率の高いクラスタへ推移していく患者や日数経過後も同一クラスタに留まる患者等のパターンが見られ、それらのパターンを解析した。クラスタ遷移には医師の医学的判断が関わっていて、これらを紐づけ症例を集積する事で、上記システムの実現可能性を示した。