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J-GLOBAL ID：201703015468702172

選別装置

Inventor：
小川 圭介

About 小川 圭介

, 
橋本 真幸

About 橋本 真幸

, 
松本 一則

About 松本 一則


Applicant, Patent owner：
KDDI株式会社

About KDDI株式会社


Agent (2)： 阪本 清孝 ,  田邉 壽二
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2015147855
Publication number (International publication number)：2017027510
Application date： Jul. 27, 2015
Publication date： Feb. 02, 2017
Summary：
【課題】欠損やノイズ等を含みうる医療データを入力として、医療費予測その他の健康状態に関連する予測を高精度に行うためのモデルとして利用することが可能なデータを自動選別する選別装置を提供する。【解決手段】クラスタリング部2は、バグオブワード形式の健康状態データをクラスタリングする。特徴量ベクトル生成部3は、クラスタリング結果のトピック比率より、各個別データの特徴量ベクトルを生成する。閾値決定部4では、特徴量ベクトルの各要素につき、健康状態に関連する所定の予測対象との相関が得られると判定されるような値として、閾値を決定する。データ区別部5では、各個別データに対して、その特徴量ベクトルの要素の値のうち前記閾値以上であるものが存在するものを予測可能群に属すると判定して選別装置10の出力となし、それ以外を予測不可能群に属すると判定する。【選択図】図1
Claim (excerpt)：
バグオブワードの形で与えられた一連の対象者の一連の年代における健康状態データを、対象者及び年代ごとの個別データの集まりとして潜在トピック分析によりクラスタリングを行ってクラスタリング結果を得るクラスタリング部と、 前記クラスタリング結果における各個別データのトピック比率より、各個別データの特徴量ベクトルを生成する特徴量ベクトル生成部と、 前記特徴量ベクトルの各要素につき、健康状態に関連する所定の予測対象との相関が得られると判定されるような値として、閾値を決定する閾値決定部と、 各個別データに対して、その特徴量ベクトルの要素の値のうち前記閾値以上であるものが存在するものを予測可能群に属すると判定し、当該存在しないものを予測不可能群に属すると判定するデータ区別部と、を備え、 前記データ区別部により予測可能群に属すると判定された個別データを出力することを特徴とする選別装置。
IPC (2)：
G06F 17/30 ,  G06Q 50/22
FI (4)：
G06F17/30 210D ,  G06F17/30 220Z ,  G06F17/30 170Z ,  G06Q50/22 100
F-Term (2)：
5L099AA01 ,  5L099AA15
Patent cited by the Patent：
Cited by examiner (4)
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Article cited by the Patent：
Cited by examiner (1)

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