氏名 : 岡部 貴博 (280567049)
所属 : 古橋研
題目 : メタデータと語句の共起情報を利用したインシデントレポート解析システムの構築
概要 :
現在，多くの病院では，医療従事者が勤務中に遭遇したヒヤリとしたこと，ハッとしたことをレポート形式で報告する制度が採用されている．このレポートはインシデン
トレポートと呼ばれており，事故の種類や発生場所などのメタデータと，大部分は自由記述の文章で記されている．インシデントレポートには，ヒューマンエラーを起こ
しやすい状況や，病院のシステムの改善点，事故の要因などの様々な重要な情報を含んでいることが多いため，インシデントレポートを解析することは医療事故を防止す
るための対策を発見するのに有用である．しかしこれまでは，定量化しやすいメタデータ部分を用いて，事故の発生件数の推移や，業務別の報告件数の割合を分析した
り，病棟や部署での報告件数を比較するだけにとどまっている．そのため，事例の大まかな傾向をつかむことはできても，各事例の中に含まれている重要な情報の解析は
できていない．一方で近年，自由記述の文章から有益な情報を抽出する，テキストマイニングに関する研究が盛んに行われている．本発表では，メタデータと語句の共起
情報を利用した新しいテキストマイニング手法を提案し，インシデントレポート解析への適用を行った結果について報告する．
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