Construction of an environment to provide medical information effectively by using various clinical records

构建利用各种临床记录有效提供医疗信息的环境

基本信息

批准号：
19K12820
负责人：
岡本和也
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、退院時サマリを学習データとした診療録の要約・重要箇所の抽出、各種診療諸記録を用いた重要タイミングの抽出、各種診療所記録と診療録の紐付け手法の開発、効果的な診療録定時手法の開発といった４つのサブテーマを設定して進めている。本年度は各疾患の重要タイミングを決定しうる診療諸記録を選択し、その診療諸記録の変化点を検出することで重要タイミングを抽出する。例えば、糖尿病であれば、血液検査結果や処方データが利用すべき診療諸記録の有力な候補であり、検査値が閾値を超えたタイミング、処方が切り替わったタイミングを抽出した。さらに、各種診療諸記録と診療録の紐づけ手法の開発を行い、ある特定の重要タイミングの診療諸記録と診療録の記載内容の突合を行った。単純に日時で突合すると関連性のない診療録が多く紐づけられてしまうため、各診療諸記録の特徴を分析し、その特徴と診療録の関連を見つけた。そのための手法として、クラスタリング手法を用いた。

本研究旨在使用出院摘要作为学习数据提取医疗记录的摘要和重要部分，使用各种医疗记录提取重要时间，开发一种链接各种临床记录和医疗记录的方法，并有效地进行。我们正在进行四个子主题，包括开发及时的医疗记录方法。今年，我们将选择可以确定每种疾病的重要时序的病历，并通过检测病历中的变化点来提取重要时序。例如，就糖尿病而言，血液检测结果和处方数据可能是要使用的医疗记录的候选者，我们提取了检测值超过阈值的时间和处方改变的时间。此外，我们还开发了各种病历和病历的链接方法，并在某些重要时间比较病历和病历的内容。如果我们简单地按日期和时间匹配记录，许多不相关的病历就会被链接起来，因此我们分析了每个病历的特征，并找到这些特征与病历之间的联系。为此，我们使用了聚类方法。

项目成果

期刊论文数量（3）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Generalizability of machine learning methods in detecting adverse drug events from clinical narratives in electronic medical records

机器学习方法从电子病历中的临床叙述中检测药物不良事件的通用性

DOI：
10.3389/fphar.2023.1218679
发表时间：
2023
期刊：
Frontiers in Pharmacology
影响因子：
5.6
作者：
M. Zitu;Shijun Zhang;D. Owen;Chienwei Chiang;Lang Li
通讯作者：
Lang Li

Understanding the Situated Roles of Electronic Medical Record Systems to Enable Redesign: Mixed Methods Study

了解电子病历系统的定位角色以实现重新设计：混合方法研究

DOI：
10.2196/13812
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
2.7
作者：
Helou Samar;Abou;Yamamoto Goshiro;Kondoh Eiji;Tamura Hiroshi;Hiragi Shusuke;Sugiyama Osamu;Okamoto Kazuya;Nambu Masayuki;Kuroda Tomohiro
通讯作者：
Kuroda Tomohiro

Analysis for the Annual Text Amount of Electronic Medical Records

电子病历年度文本量分析