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J-GLOBAL ID：201702290605032152   整理番号：17A1814970

情報通信技術や機械学習を活用した精神疾患重症度評価への取り組み

Severity assessment of psychiatric diseases utilizing information communication technology and machine learning

著者 (6件)： 岸本泰士郎 (慶應義塾大学医学部 精神・神経科学教室) ,  LIANG Kuo-ching (慶應義塾大学医学部 精神・神経科学教室) ,  工藤弘毅 (慶應義塾大学医学部 精神・神経科学教室) ,  吉村道孝 (慶應義塾大学医学部 精神・神経科学教室) ,  田澤雄基 (慶應義塾大学医学部 精神・神経科学教室) ,  吉田和生 (慶應義塾大学医学部 精神・神経科学教室)
資料名： 情報管理  (月刊JICST)
巻： 60  号： 8  ページ： 574-582(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： F0392A  ISSN： 0021-7298  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： すべての医学領域において,疾患の重症度の評価は重要である。し...

シソーラス用語： *重症度診断 ,...
準シソーラス用語： *重症度評価 ,...

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著者キーワード (14件)： 精神疾患 ,  重症度評価 ,  評価尺度 ,  遠隔医療 ,  中央評価 ,  情報通信技術 ,  機械学習 ,  psychiatric disease ,  severity assessment ,  rating scale ,  telemedicine ,  centralized rating ,  information communication technology ,  machine learning

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (24件)：

• 1) Whiteford, H. A. et al. Global burden of disease attributable to mental and substance use disorders: Findings from the Global Burden of Disease Study 2010. The Lancet. 2013, vol. 382, no. 9904, p. 1575-1586.
• 2) 厚生労働省. “精神疾患のデータ”. みんなのメンタルヘルス. http://www.mhlw.go.jp/kokoro/speciality/data.html, (accessed 2017-08-24).
• 3) 朝田隆. “都市部における認知症有病率と認知症の生活機能障害への対応. 平成23年度~平成24年度総合研究報告書 厚生労働科学研究費補助金 認知症対策総合研究事業”. 筑波大学附属病院精神神経科. http://www.tsukuba-psychiatry.com/wp-content/uploads/2013/06/H24Report_Part1.pdf, (accessed 2017-08-24).
• 4) “自殺・うつ対策の経済的便益(自殺やうつによる社会的損失)”. 厚生労働省. http://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/2r9852000000qvsy.html, (accessed 2017-08-24).
• 5) 佐渡充洋. “わが国における認知症の経済的影響に関する研究. 平成26年度 総括・分担研究報告書 平成26年度 厚生労働科学研究費補助金(認知症対策総合研究事業)”. 慶應義塾大学ストレス研究センター. http://csr.keio.ac.jp/cmswp/wp-content/uploads/2015/11/2014%E5%B9%B4%E5%BA%A6%E8%AA%8D%E7%9F%A5%E7%97%87%E7%A4%BE%E4%BC%9A%E7%9A%84%E3%82%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E7%B7%8F%E6%8B%AC%E5%88%86%E6%8B%85%E5%A0%B1%E5%91%8A%E6%9B%B8.pdf, (accessed 2017-08-24).

タイトルに関連する用語 (5件)： 情報通信技術 ,  機械学習 ,  活用 ,  精神疾患 ,  重症度評価