[3H1-GS-3] データマイニング: データマイニング応用 (1)

[3H1-GS-3-01] 血液検査データに対する包括的なデータサンプリング法

〇吉田 拓倫¹、永縄 拓也¹、松井 藤五郎¹、平手 裕市¹ (1. 中部大学)

キーワード：サンプリング、分類学習、ヘルスケア

本論文では、対象となる臨床イベントの発生を予測するための医療記録分析におけるサンプリングの新しい方法を提案する。従来手法では、患者ごとに、正例と負例が1対1となるように、臨床イベントの発生直前のデータを正例、臨床イベントから最も遠い過去のデータを負例としてサンプリングしていたが、一方のデータしか存在しない患者があり、6割以上の患者のデータが使用されていなかった。そこで本論文では、これらの患者のデータを有効に活用するために、一方のデータしか存在しない患者のデータのデータも正例と負例が1対1となるようにサンプリングした上で、従来のデータに加えて使用することを提案する。また、実験によりその有効性を確認し、結果について考察する。