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J-GLOBAL ID：202302290008447734   整理番号：23A0599414

災害医療におけるクロノロジーの優先度識別

Recognizing Priority of Japanese Chronology Logs in Emergency and Disaster Medicine

著者 (5件)： 孝壽真治 ,  竹内孔一 ,  渡邉暁洋 (岡山大) ,  平山隆浩 (岡山大) ,  中尾博之 (岡山大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2023  号： IFAT-149  ページ： Vol.2023-IFAT-149,No.3,1-5 (WEB ONLY)  発行年： 2023年02月20日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 災害発生時に災害対策本部にはさまざまな情報が集まり,災害対策本部はどう対処をするのか情報を基に判断し,各関連機関や医療チームに指示を出す.その際に,連絡や指示などの情報を時間と送信者,受信者とともに短い文書で記録するクロノロジーが作成される.クロノロジーに記述された情報には単なる現状報告から患者の搬送など優先する必要のある情報が混在している.著者らは厚労科研研究班(略称A-MACS)としてこの課題に取り組んでいる.本稿ではクロノロジーに対して優先度を分類したデータを構築して,機械学習モデルを利用した優先度予測の実験を行ったので報告する.(著者抄録)

シソーラス用語： *年表 ,  *優先度 ,  *認識 ,  情報 ,  機械学習 ,  予測 ,  組織 ,  チーム ,  輸送 ,  医療チーム ,  *災害医療 ,  災害対策本部
準シソーラス用語： 患者搬送 ,  *識別

分類 (2件)： 災害・防災一般  (RA02010Q) ,  自然災害  (RA02030M)

引用文献 (7件)：

• Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K. and Toutanova, K.:Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, arXiv:1810.04805 (2018).
• Lu, H., Ehwerhemuepha, L. and Rakovski, C.: A Comparative Study on Deep Learning Models for Text Classifcation of Unstructured Medical Notes with Various Levels of Class Imbalance, BMC Medical Research Methodology, Vol.22, pp.1-12 (2022).
• NEC: Twitter 上の災害に関する情報をリアルタイムで解析・可視化する「高度自然言語処理プラットフォーム」(2020). (https://jpn.nec.com/press/202006/2020062601.html accessed 2022/02/14).
• UNISYS: クロノロジー型危機管理情報共有システム災害ネット. (https://www.unisys.co.jp/solution/biz/disaster-net/ accessed 2022/02/14).
• 竹内孔一,山崎 瑶,渡邉暁洋,平山隆浩,中尾博之: 災害医療におけるクロノロジーの分析,電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会(NLC) 信学技法,pp.19-23 (2022).

タイトルに関連する用語 (3件)： 災害医療 ,  優先度 ,  識別