文献

J-GLOBAL ID：201202262393649439   整理番号：12A0540075

患者ノートの内容に関する臨床質問に対するオントロジー

An ontology for clinical questions about the contents of patient notes

著者 (2件)： PATRICK Jon (Health Information Technol. Res. Lab., School of IT, Fac. of Engineering and IT, The Univ. of Sydney, Sydney, NSW ...) ,  LI Min (Health Information Technol. Res. Lab., School of IT, Fac. of Engineering and IT, The Univ. of Sydney, Sydney, NSW ...)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 45  号： 2  ページ： 292-306  発行年： 2012年04月 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:多くの研究が開領域における質問分類で終わっている。しかしながら,有限の研究のみが,医療領域に焦点を合わせる。同様に,筆者らの知る限りでは,ほとんどのこれらの医療の質問分類は,文献ベースの質問や回答システムに対して設計されていた。本論文は,新しい方向に焦点を合わせる。それは,電子患者ノートへ応用した臨床質問に答えるための,新しい質問処理および分類モデルを設計することである。手法:研究には,四つの主要段階がある。第一に,集中治療室のスタッフから臨床質問の比較的大規模な集合を集めた。それから,質問および回答目的のための臨床質問の分類学を設計した。続いて,注釈ガイドラインを作成し,それを質問セットを注釈するために用いた。最後に,臨床質問を分類するために多層分類モデルを構築した。結果:筆者らは,最初の分類実験によって,一般的特徴が,最小の分類器(多数のクラスを有する小さなデータセット)の高性能化に寄与できないことを理解した。したがって,質問特有の特徴の抽出および拡張により,性能を増すように,自動的な知識発見と知識再使用プロセスを設計した。評価では,その結果は,答え得るサブクラス分類および総括的な質問テンプレート分類において,約90%の精度を達成できることがわかった。一方,機械学習手法は,非対称分布により,回答不能な質問のカテゴリーを同定するのでうまく機能しない。結論:この論文では,臨床質問に関する包括的研究を完了した。この研究の主要な成果は,多層分類モデルである。それは,筆者らの研究が継続するにつれて,患者記録に基いた臨床質問および回答システムの主要構成品として役立つ。同様に,質問収集物は研究コミュニティによって再使用でき,我々自身の質問および回答システムの効率を改良することが可能である。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *オントロジー ,  *記録 ,  *データ ,  診断 ,  質問処理 ,  ICU【医療】 ,  体系分類 ,  機械学習
準シソーラス用語： *患者記録 ,  *臨床データ ,  臨床診断 ,  集中治療室 ,  疾病分類学

分類 (2件)： 基礎治療学  (GC03012A) ,  看護,看護サービス  (GB07000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 患者 ,  ノート ,  臨床 ,  質問 ,  オントロジー