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J-GLOBAL ID：201902238313381355   整理番号：19A0516330

臨床文書に関する意味論的推論:効果的な臨床診断と治療のための推論エンジンと機械学習アルゴリズムの組合せ【JST・京大機械翻訳】

Semantic Inference on Clinical Documents: Combining Machine Learning Algorithms With an Inference Engine for Effective Clinical Diagnosis and Treatment

著者 (4件)： Yang Shuo (Faculty of Science and Technology, University of Macau, Taipa, China) ,  Wei Ran (Department of Microbiology, Rutgers University, Newark, USA) ,  Guo Jingzhi (Faculty of Science and Technology, University of Macau, Taipa, China) ,  Xu Lida (Department of Information Technology and Decision Sciences, Old Dominion University, Norfolk, VA, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 3529-3546  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨床診療は信頼できる診断と最適化された治療を必要とする。しかし,健康管理におけるヒューマンエラーは,工業化された国でも厳しい問題である。臨床意思決定支援システム(CDSS)の応用はこの問題に光を当てる。しかしながら,過去数年にわたるCDSSにおける大きな改善を考えると,それらの広い規模の応用への挑戦がまだ存在している。1)CDSSの意思決定は,人間の生理学と病理学に関するデータの複雑さによって複雑であり,それは患者に関連する大きなデータを負荷することによって,より時間がかかる全体のプロセスを提供することができた。そして,2)異なる健康情報システム(HIS)の間の情報不適合性は,CDSSを情報島にする。すなわち,患者情報に関する追加の入力作業が必要であるかもしれない。それは,臨床医の負担をさらに増加させる。一つのポピュラーな戦略は,分析のための電子健康記録(EHR)を直接読み出すためのHISにおけるCDSSの統合である。しかし,EHRからの収集データは,EHR文書標準が統一されていないので,もう一つの問題を構成できる。加えて,HISは,入力データを定義するために異なるデフォルト臨床用語を使用することができた。それは付加的誤解を引き起こすことができた。データフローの受容者によって使用される標準に従ってデータ用語の再定義を通してEHRへのCDSSアクセスを可能にするためにいくつかの提案が発表されているが,それらはCDSSガイドラインの特定バージョンを主に目指している。本論文では,これらの問題を異なる方法で展望した。従来の手法と比較して,より基本的な変化を示唆した。具体的には,EHRs,HIS,およびそれらの統合CDSSにより,均一で更新可能な臨床用語と文書構文を用いるべきである。容易なデータ交換は,全体のデータ負荷効率を増加させ,CDSSが与えられた時間における解析のためのより多くの情報を読み出すことを可能にする。さらに,提案したCDSSは自己学習に基づいており,データストリームベースのデータセットに従って知識モデルを動的に更新する。実験結果は,著者らのシステムが診断と処理戦略設計の精度を増加することを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *推論マシン ,  健康管理 ,  工業化 ,  最適化 ,  電子カルテ ,  ヒューマンエラー ,  *学習アルゴリズム ,  意思決定 ,  病歴
準シソーラス用語： データストリーム ,  自己学習 ,  情報へのアクセス ,  臨床医 ,  患者情報 ,  診療 ,  *臨床診断 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (9件)： 臨床 ,  文書 ,  意味論的推論 ,  臨床診断 ,  治療 ,  推論エンジン ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  組合せ