[3Xin4] ポスターセッション1

[3Xin4-43] 大規模電子カルテデータによるがん治療効果予測のための大腸がん患者の腫瘍マーカー値増減推測と重要特徴量分析

〇村松 俊平¹、渡辺 結香¹、平川 聡史²、山本 圭祐²、柏原 道志²、澤 昇平²、福本 拓也¹、堀口 裕正³、五十嵐 正尚³、奥村 貴史⁴、狩野 芳伸¹ (1.静岡大学、2.聖隷浜松病院、3.国立病院機構、4.北見工業大学)

キーワード：がん、電子カルテ、自然言語処理

大規模電子カルテ集積基盤から抽出した大腸がん患者の数値データを用いて、がん治療の効果予測を行い、予測に貢献する特徴量の分析を行った。 治療効果を測る指標として腫瘍マーカーの値を用い、検査結果および薬物療法の実施情報から腫瘍マーカー値の増減を予測したところ、 ベースラインを超える予測性能を達成した。 さらに、予測に貢献する特徴量の分析を行い、大腸がんと関係性が深い特徴に加え、関係性が低いと考えていた検査結果が予測に貢献する可能性が示唆された。