日本版クローズドクレームデータベースのディープラーニングモデルに関する研究

日本封闭理赔数据库深度学习模型研究

• 批准号: 21K10359
• 负责人: 藤代 尚文
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Teikyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K10359/
• 关键词: 医療安全; クローズドクレーム; データベース; ディープラーニング; 医療事故; 患者安全; 再発防止策; 深層学習; 人工知能

本研究の目的は、損保ジャパン株式会社（SJ 社）の保有する医療事故に関するクローズドクレーム（法的に決着のついた賠償請求）を収集・分類・整理することにより構築中のクローズドクレームデータベースを利用して、類似の医療事故を導出し、また、医療事故が及ぼす法的・経済的影響を予測するディープラーニングモデルを作ることである。さらに、我々が所属する帝京大学の医療現場に本ディープラーニングモデルの試用を依頼し、現場の医療従事者からその使い勝手、および予測精度についてフィードバックを受けることにより、実際の医療現場で利用しやすいユーザインタフェースを明らかにして、実用化に向けて一定の目途を得ることである。2022年度は、クローズドクレームデータベースに登録した医療事故情報を有効活用するために、類似の医療事故を導き出すディープラーニングモデルの構築を進めた。自然言語処理ディープラーニングモデルとしてSentence-BERT、本モデルに与えるデータとしては各医療事故に付与している要約文を選定した。さらに、繰り返し最適化手法による本モデルの学習アルゴリズムを独自に考案した。その結果、従来から広く使用されている類似文書検索システムOkapi BM25と比較すると、学習済みSentence-BERTモデルでは高い類似文抽出精度が得られることを示すことができた。以上の成果を、査読付き英文国際学術誌にまとめて出版した。また、この類似事故抽出用ディープラーニングモデルを使用するためのWEBインターフェースも開発済みである。

本研究的目的是通过对日本财产保险株式会社（SJ）持有的医疗事故相关的封闭式索赔（合法解决的索赔）进行收集、分类和整理，利用目前正在构建的封闭式索赔数据库。就是创建一个深度学习模型，导出类似的医疗事故，并预测医疗事故的法律和经济影响。此外，通过在我们所在的帝京大学的医疗实践中请求对这种深度学习模型进行试用，并收到医疗专业人员对其可用性和预测准确性的反馈，我们希望让用户更容易在实际中使用它目的是明确接口并获得一定的实际应用前景。 2022财年，为了有效利用封闭理赔数据库中登记的医疗事故信息，我们继续构建了衍生类似医疗事故的深度学习模型。我们选择Sentence-BERT作为自然语言处理深度学习模型，并将每起医疗事故的摘要句子作为输入到该模型的数据。此外，我们使用迭代优化方法独立设计了该模型的学习算法。结果，我们能够证明，与广泛使用的相似文档检索系统 Okapi BM25 相比，经过训练的 Sentence-BERT 模型在相似句子提取方面可以实现更高的准确性。上述结果被总结并发表在同行评审的英文国际学术期刊上。此外，还开发了一个使用这种深度学习模型来提取类似事故的网络界面。

项目成果

Accuracy of the Sentence-BERT Semantic Search System for a Japanese Database of Closed Medical Malpractice Claims

日本已关闭医疗事故索赔数据库的 Sentence-BERT 语义搜索系统的准确性

• DOI: 10.3390/app13064051
• 发表时间: 2023
• 作者: Fujishiro Naofumi;Otaki Yasuhiro;Kawachi Shoji
• 通讯作者: Kawachi Shoji

The risk of fatal bleeding complications in jugular catheterization in patients with coagulopathy: A retrospective analysis of death cases in closed claims and the Medical Accident Investigating System in Japan.

凝血病患者颈静脉置管术中致命性出血并发症的风险：日本已结案索赔死亡病例和医疗事故调查系统的回顾性分析。

• DOI: 10.1371/journal.pone.0261636
• 发表时间: 2022
• 影响因子: 3.7
• 作者: Yasuhiro Otaki ; Naofumi Fujishiro ; Yasuaki Oyama ; Naoko Hata ; Daisuke Kato ; Shoji Kawachi
• 通讯作者: Shoji Kawachi

Accuracy of the Sentence-BERT Semantic Search System for a Japanese Database of Closed Medical Malpractice Claims

日本已关闭医疗事故索赔数据库的 Sentence-BERT 语义搜索系统的准确性

• DOI: 10.3390/app13064051
• 发表时间: 2023
• 作者: Fujishiro Naofumi;Otaki Yasuhiro;Kawachi Shoji
• 通讯作者: Kawachi Shoji

The risk of fatal bleeding complications in jugular catheterization in patients with coagulopathy: A retrospective analysis of death cases in closed claims and the Medical Accident Investigating System in Japan.

凝血病患者颈静脉置管术中致命性出血并发症的风险：日本已结案索赔死亡病例和医疗事故调查系统的回顾性分析。

• DOI: 10.1371/journal.pone.0261636
• 发表时间: 2022
• 影响因子: 3.7
• 作者: Yasuhiro Otaki ; Naofumi Fujishiro ; Yasuaki Oyama ; Naoko Hata ; Daisuke Kato ; Shoji Kawachi
• 通讯作者: Shoji Kawachi