14:40 〜 15:00
[1L3-GS-13-05] 自然言語処理による精神科入院患者の自殺リスク評価
キーワード:精神医学、自然言語処理、自殺リスク、ナイーブベイズ
【目的】精神科医療において患者の自殺行動は重要課題の一つである。医療スタッフには患者の状態を鋭敏に察知し素早く共有することが求められるが,現実にはたやすいことではない。一つの解決法として,カルテの記載内容から患者のリスクを自動的に評価し,迅速に共有できるシステムを考案した。
【結果】当院の過去のアクシデントレポートから入院中に自殺行動のあった患者約170名を選別し,そのカルテから自殺リスクの高さを示唆する記載を「高リスクテキスト」,リスクの低さを示唆する記載を「低リスクテキスト」として,各々人為的に抽出してラベル付けをした。「高リスク」約500件,「低リスク」約800件のテキストが得られた。単語レベルでのナイーブベイズ法による分類を試みたところ,交差検証法とホールドアウト法のいずれにおいても80%以上の正答率が得られた。
【考察】得られたアルゴリズムを電子カルテに実装すれば,スタッフ間の情報共有を支援するシステムが比較的容易に構築可能であると考えられた。テキスト以外のデータと組み合わせてより高精度な評価を試みたり,自殺以外の様々なリスクを予測したりすることも今後可能になるであろう。
【結果】当院の過去のアクシデントレポートから入院中に自殺行動のあった患者約170名を選別し,そのカルテから自殺リスクの高さを示唆する記載を「高リスクテキスト」,リスクの低さを示唆する記載を「低リスクテキスト」として,各々人為的に抽出してラベル付けをした。「高リスク」約500件,「低リスク」約800件のテキストが得られた。単語レベルでのナイーブベイズ法による分類を試みたところ,交差検証法とホールドアウト法のいずれにおいても80%以上の正答率が得られた。
【考察】得られたアルゴリズムを電子カルテに実装すれば,スタッフ間の情報共有を支援するシステムが比較的容易に構築可能であると考えられた。テキスト以外のデータと組み合わせてより高精度な評価を試みたり,自殺以外の様々なリスクを予測したりすることも今後可能になるであろう。
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