[B-19-6] Estimation of Medical Device Recalls from Defect Reports by Natural Language Processing
Keywords:医療機器、回収、自然言語処理、ペースメーカ、不具合情報
本研究では自然言語処理(BERT)を用いて、過去15年分の植込み型ペースメーカおよび植込み型除細動器に関する医療機器不具合情報より、回収に至る事例を推定する機械学習モデルを検討した。アンダー/オーバーサンプリング処理を施したデータセットに対し、tohoku-BERTモデルにファインチューニングを実施することで、96.5%の再現率にて回収事例を推定可能となった。
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