[B-19-6] 自然言語処理による不具合報告からの医療機器回収事例の推定
キーワード：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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