JP2011076391A - ベイジアンネットワークシステム、当該システムに供する選定サーバ、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】データ選定部12は、事前に、モデルデータ記憶部46に予め記憶されたベイジアンネットワークモデル461に含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、各選択対象データに対応する各入力変数に対して任意の値をセットした場合の出力変数の確率が最大となる確率の最大値と閾値一時保持部24に保持されている閾値とを比較し、確率の最大値が閾値以上であるときに、入力変数と確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせを入力変数ホワイトリスト261に登録しておき、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、入力変数と確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、確率計算部41に確率計算を行わせる。
【選択図】図1
Description
例えば、ベイジアンネットワークシステムは、IT(Infomation Technology;情報通信技術)分野で利用されているシステムであって、様々なコンテンツの中から利用者が利用する可能性の高いコンテンツを選定するシステムに、適用することが可能である。
特許文献1に開示された技術は、様々なコンテンツの中から特定のコンテンツを選定する場合に、例えば、上映時間等の条件に基づいて、選定の対象となる幾つかのコンテンツを事前に絞り込むものである。
この場合に、特許文献1に開示された技術は、多数の病院の中から、単純に、確率計算の対象として、短時間で搬送できる病院や救急患者のいる場所から近い病院に、絞り込むことになる。
したがって、このベイジアンネットワークシステムは、入力変数ホワイトリストに保持された組み合わせを確率計算の絞り込みの条件として機能させる。そのため、このベイジアンネットワークシステムは、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができる。
したがって、この選定サーバは、入力変数ホワイトリストに保持された組み合わせを確率計算の絞り込みの条件として機能させる。そのため、この選定サーバは、第1発明のベイジアンネットワークシステムと同様に、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができる。
したがって、このプログラムは、第2発明の選定サーバと同様に、ベイジアンネットワークモデルで用いられている不特定な変数を絞り込みの条件として用いることができる。
また、第2発明によれば、第1発明に係るシステムに供する選定サーバを、さらに、第3発明によれば、第2発明に係る選定サーバをコンピュータにより実現するプログラムを提供することができる。
以下、図1を参照して、本実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの構成につき説明する。図1は、実施形態に係るベイジアンネットワークシステムの構成を示す図である。
まず、本実施形態に係るベイジアンネットワークシステム101の全体構成について説明する。
選定サーバ1の詳細な構成については、「選定サーバの構成」の章で説明する。
登録データ記憶部50は、登録データを登録する記憶手段である。「登録データ」は、後記する状況データS(図3及び図4参照)に対して各種のデータを補完する際に用いられる。ここでは、登録データ記憶部50は、登録データとして、病院に関するデータ(以下、「病院データ」と称する)51や、医師に関するデータ(以下、「医師データ」と称する)52等を予め登録している。以下、「データベースサーバ5」を、「病院医師データベース5」と称する。
次に、ベイジアンネットワークシステム101の特徴的な構成要素である選定サーバ1の構成について説明する。
主制御部11は、選定サーバ1全体の動作を制御する機能手段である。
データ選定部12は、確率計算の対象となる選択対象データを事前に絞り込む機能手段である。
通信制御部13は、外部の機器との通信を制御する機能手段である。
以下に、図2〜図10を参照して、ベイジアンネットワークシステム101で用いられるデータの構成につき説明する。ここでは、利用者データの構成、状況データの構成、ホワイトリスト261の構成、ベイジアンネットワークモデル(ここでは、病院選定モデル461)の構成、登録データ(ここでは、病院データ51及び医師データ52)の構成の順に説明する。
まず、図2を参照して、利用者データ(ここでは、患者データU)の構成を説明する。図2は、実施形態に用いる利用者データの構成を示す図である。
次に、図3及び図4を参照して、状況データ(ここでは、病院・医師状況データS)の構成を説明する。図3及び図4は、それぞれ、実施形態に用いる状況データの構成を示す図である。
次に、図5を参照して、選定サーバ1の入力変数ホワイトリスト記憶部26に保持されるホワイトリスト261の構成を説明する。図5は、実施形態に用いる入力変数ホワイトリストの構成を示す図である。図5(a)は、ホワイトリスト261の模式的な構成を示しており、図5(b)及び図5(c)は、ホワイトリスト261の具体的な構成を示している。
具体的には、ホワイトリスト261は、図5(b)に示す「<医師心臓血管外科>={<対応可>,<対応可(限定的)>},…」のような構成や、図5(c)に示す「<予測搬送時間>={<10分未満>,<20分未満>,<30分未満>},<病院分類>={<三次救急>},<医師心臓血管外科>={<対応可>,<対応可(限定的)>},<医師脳神経外科>={<対応可>,<対応可(限定的)>,<対応不可>},…」のような構成となる。
入力変換ホワイトリスト記憶部26は、様々な入力条件に応じて、複数種類のホワイトリスト261を保持する。
次に、図6〜図8を参照して、ベイジアンネットワークモデルサーバ4のモデルデータ記憶部46に予め記憶されるベイジアンネットワークモデル(ここでは、病院選定モデル461)の構成を説明する。図6〜図8は、それぞれ、実施形態に用いるベイジアンネットワークモデルの構成を示す図である。図6は、ベイジアンネットワークモデルである病院選定モデル461の全体構成を示しており、図7は、病院選定モデル461を構成する選択対象データ53A(図6参照)の入力条件に対する出力変数の確率の表(以下、「条件付確率表」と称する)を示しており、図8は、選択対象データ53B(図6参照)の条件付確率表を示している。
同様に、病院選定モデル461は、病院の手術室、処置室、救急ベッド等のデータを含んでいないが、実際の運用では、これらのデータが必要となる。
また、変数<心疾患適合度>の値が<Y>である確率は、例えば、親である変数<患者疾患>の値が<心疾患>であり、変数<医師心臓血管外科>の値が<対応可(限定的)>である場合に、変数<医師外科>の値に関わらず、「0.7」となっている。
また、変数<心疾患適合度>の値が<Y>である確率は、例えば、親である変数<患者疾患>の値が<心疾患>であり、変数<医師心臓血管外科>の値が<対応不可>である場合に、変数<医師外科>の値に応じて、それぞれ、「0.2」、「0.1」、「0」となっている。
また、変数<疾患診療科適合度>の値が<Y>である確率は、例えば、親である変数<心疾患適合度>の値が<N>であり、変数<脳疾患適合度>の値が<Y>であり、変数<外傷適合度>の値に応じて、それぞれ、「0.7」、「0.5」となっている。
次に、図9及び図10を参照して、病院医師データベース5の登録データ記憶部50に保持される登録データ(ここでは、病院データ51及び医師データ52)の構成を説明する。図9及び図10は、それぞれ、実施形態に用いる登録データの構成を示す図である。図9は、病院データ51の構成の一例を示しており、図10は、医師データ52の構成の一例を示している。
図10に示す例では、医師データ52は、氏名521、専門診療科522、及び、所属523等のデータを備える構成となっている。
以下、ベイジアンネットワークシステム101の動作につき説明する。ベイジアンネットワークシステム101は、事前計算処理時(図12のS155及び図15〜図19のS605〜S710参照)に特徴的な動作を行う。この事前計算処理では、ベイジアンネットワークシステム101は、選択対象データ(ここでは、病院・医師状況データS1c,S2c(図3(c)及び図4(c)参照)を構成するデータ)の絞り込みを行っている。
まず、選択対象データの絞り込みの動作について説明する。
選択サーバ1は、病院・医師状況データS1c,S2c(図3(c)及び図4(c)参照)を構成する選択対象データを対象にして、絞り込みの条件として用いることが可能な選択対象データを規定する。これにより、選択サーバ1は、確率計算の対象となる選択対象データを絞り込む。以下、「絞り込みの条件として用いることが可能な選択対象データの規定」を、「絞り込みの条件の規定」と称する。「絞り込みの条件の規定」は、入力変数と値との組み合わせをホワイトリスト261(図1及び図5参照)に保持することによって行われる。
まず、選択サーバ1のデータ選定部12が、病院・医師状況データS1c,S2c(図3(c)及び図4(c)参照)を構成する選択対象データを対象にして、各選択対象データに対応する各入力変数に対して任意の値をセット(設定保存)した場合の出力変数の確率を、ベイジアンネットワークサーバ4の確率計算部41に計算させる。このとき、データ選定部12は、子変数Ckに対応する(組み合わされている)値が<Y>となっている各選択対象データを対象にして、出力変数の確率を、確率計算部41に計算させる(図17のS675及びS680参照)。これにより、データ選定部12は、値が最大となる出力変数の確率を、確率計算部41に計算させる。以下、出力変数の確率が最大となる値を、「確率の最大値」と称する。ここでは、確率の最大値に対して、符号「Vpjmax」(図17のS680参照)を付与して説明する。なお、符号「Vpjmax」の「V」は、値(Value)を意味している。また、「子変数」とは、ベイジアンネットワークモデル(ここでは、病院選定モデル461)において、任意の入力変数に対して下位に属する変数を意味する。ここでは、子変数に対して、符号「Ck」(図15のS615参照)を付与して説明する(ただし、k=1,2,…である)。なお、符号「Ck」の「C」は、子(Child)を意味している。
次に、図11及び図12を参照して、ベイジアンネットワークシステム101の事前計算処理前の動作につき説明する。なお、ベイジアンネットワークシステム101は、図示せぬタイマによって計測された時間に基づいて動作する。また、ベイジアンネットワークシステム101の一連の動作は、記憶部に読み出し自在に予め記憶されたプログラムによって規定されている。また、各データは、記憶手段に読み出し自在に一旦記憶されてから、その後の処理を行う所要の構成要素に出力される。以下、これらの点については、データ処理では常套手段であるので、その詳細な説明を省略する。
まず、選定サーバ1のデータ選定部12は、ベイジアンネットワークサーバ4(図ではBNサーバ)に対して、初期化命令(−)を送信する(S105)。なお、符号「(−)」は、命令が引数を含んでいないことを示している。
ベイジアンネットワークサーバ4の確率計算部41は、選定サーバ1から初期化命令(−)を受信すると、これに応答して、計算用記憶部47に保持された過去のデータを初期化した後、モデルテータ記憶部46から病院選定モデル461を読み出す(S110)。これにより、確率計算部41は、ベイジアンネットワークによる確率計算を行うことが可能な状態となる。
この後、選定サーバ1のデータ選定部12は、緊急車両端末200からの患者データUの入力待ちの状態になる(S115)。
病院データシステム300は、データ送信依頼(−)を受信すると、これに応答して、設備の利用状況を表す病院・医師状況データSとして、例えば、図3(a)に示す病院状況データS1aや図4(a)に示す医師状況データS2aを選定サーバ1に送信する(S135)。
次に、図15〜図19を参照して、ベイジアンネットワークシステム101の事前計算処理時の動作につき説明する。
まず、データ選定部12は、変数Niのすべての子変数Ckを取得(受信)するために、子変数送信命令(Ni)をベイジアンネットワークサーバ4に送信して、変数Niのすべての子変数Ckの送信をベイジアンネットワークサーバ4に指示する(S610)。このとき、データ選定部12は、例えば、変数Niが病院データ41Cの<病院分類>(図6参照)である場合に、子変数送信命令(Ni)として子変数送信命令(<病院分類>)をベイジアンネットワークサーバ4に送信する。
選択サーバ1のデータ選定部12は、変数Niのすべての子変数Ckを取得すると、これに応答して、取得したすべての子変数Ckを選定用記憶部24に保持する。
まず、データ選定部12は、各子変数Ckのすべての親変数Plを取得(受信)するために、親変数送信命令(Ck)をベイジアンネットワークサーバ4に送信して、各子変数Ckのすべての親変数Plの送信をベイジアンネットワークサーバ4に指示する(S620)。このとき、データ選定部12は、例えば、子変数Ckが<重症適合度>(図6参照)である場合に、親変数送信命令(Ck)として親変数送信命令(<重症適合度>)をベイジアンネットワークサーバ4に送信する。なお、「親変数」とは、ベイジアンネットワークモデル(ここでは、病院選定モデル461)において、任意の入力変数に対して上位に属する変数を意味する。ここでは、親変数に対して、符号「Pl」(図15のS625参照)を付与して説明する(ただし、l=1,2,…である)。なお、符号「Pl」の「P」は、親(Parent)を意味している。
選択サーバ1のデータ選定部12は、各子変数Ckのすべての親変数Plを取得すると、これに応答して、取得したすべての親変数Plを選定用記憶部24に保持する。
まず、データ選定部12は、変数クリア命令(−)をベイジアンネットワークサーバ4に送信して、計算用記憶部47にセットされているすべての入力変数、中間変数、出力変数の値のクリア(消去)をベイジアンネットワークサーバ4に指示する(S630)。
まず、データ選定部12は、変数セット命令(Pl,VPj)をベイジアンネットワークサーバ4に送信して、各親変数Plとその親変数に対応する値VPjとの組み合わせの計算用記憶部47へのセットをベイジアンネットワークサーバ4に指示する(S665)。
選択サーバ1のデータ選定部12は、確率の最大値VPjmaxを取得すると、これに応答して、取得した確率の最大値VPjmaxを選定用記憶部24に保持する。
したがって、この場合に、データ選定部12は、変数セット命令(Pl,VPjmax)として、変数セット命令(<医師外科>,<対応可>)を生成して、ベイジアンネットワークサーバ4に送信する。
選定サーバ1は、この事前計算処理により、幾つかの変数Niとその変数Niに対応する幾つかの値Vjとの組み合わせが、ホワイトリスト261に保持される。
次に、図12〜図14を参照して、ベイジアンネットワークシステム101の事前計算処理後の動作につき説明する。
まず、選定サーバ1のデータ選定部12は、S125で選定用記憶部24に保持された患者データUbに基づいて、参照するホワイトリスト261を特定する。そして、データ選定部12は、S145で選定用記憶部24に保持された各病院・医師状況データSについて、各病院・医師状況データSの変数と値との組み合わせに一致する組み合わせの変数Niと値Vjとが、ホワイトリスト261に保持されているか否かを判定する(S160)。
確率計算部41は、出力変数の確率(適合度)を計算すると、各適合度を選定サーバ1に送信する。
選択サーバ1のデータ選定部12は、各適合度を取得すると、これに応答して、取得した各適合度を各病院・医師状況データS1c,S2cとを対応付けて選定用記憶部24に保持する。
これにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に適切に選定する(絞り込む)ことができる。その結果、出力変数の確率の計算回数を軽減することができ、処理速度を向上させることができる。
例えば、本発明は、ベイジアンネットワークシステム101を、(1)ベイジアンネットワークサーバ4が、病院選定モデル461の代わりに、求人データに関する各種のデータの因果関係を規定したベイジアンネットワークモデルをモデルデータ記憶部41に予め記憶し、(2)データベースサーバが、登録データとして、企業・団体等の法人に関するデータを登録データ記録部50に記憶し、(3)入力端末200が、患者データUの代わりに、求職者に関するデータを選定サーバ1に送信し、(4)外部システム300が、病院・医師状況データSの代わりに、企業・団体等の法人の動的なデータを送信する構成にすることにより、職業紹介分野のシステムに適用することができる。
また、本発明は、例えば、レストランや旅行等のデータコンテンツの推薦や検索、病院選定や担当者選定等の選定処理、商品の推薦等の分野のシステムにも適用することが可能である。
4 ベイジアンネットワークサーバ
5 病院医師データベースサーバ
10 演算部(CPU)
11 主制御部
12 データ選定部
13 通信制御部
20 記憶部(RAM,ROM,HDD等)
21 プログラム記憶部
22 出力候補数記憶部
23 入力データ一時記憶部
24 選定用記憶部
25 閾値一時記憶部
26 入力変数ホワイトリスト記憶部
31 入力部
32 出力部
33 I/O
41 確率計算部
46 モデルデータ記憶部
47 計算用記憶部
50 登録データ
51 登録データ(病院データ)
52 登録データ(医師データ)
53 選択対象データ
100 管理センタ
101 ベイジアンネットワークシステム
200 入力端末(救急車両端末)
211 選定プログラム
261 ホワイトリスト
300 外部システム(病院データシステム)
400 通信回線
411a 入力変数
411b,412b,413b 値
412A,412B サンプルデータ
412a 中間変数
413a 出力変数
461 ベイジアンネットワークモデル(病院選定モデル)
U 利用者データ(患者データ)
S 状況データ(病院・医師状況データ)
Claims (12)
- 複数の選択対象データを評価するために、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行うベイジアンネットワークサーバと、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバとを有するベイジアンネットワークシステムであって、
前記ベイジアンネットワークサーバは、
各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルを予め記憶するモデルデータ記憶部と、
利用者のデータ及び前記選択対象データを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う確率計算部とを備えており、
前記選定サーバは、
事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、
前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、
前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、
前記選定サーバの前記データ選定部は、
前記利用者のデータが与えられると、
事前に、前記モデルデータ記憶部に予め記憶された前記ベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、
前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に、確率計算を行わせる
ことを特徴とするベイジアンネットワークシステム。 - 請求項1に記載のベイジアンネットワークシステムにおいて、
前記選定サーバの前記データ選定部は、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させることにより、前記ベイジアンネットワークサーバから前記確率の最大値を取得する
ことを特徴とするベイジアンネットワークシステム。 - 請求項2に記載のベイジアンネットワークシステムにおいて、
前記選定サーバの前記データ選定部は、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させるに際して、
前記ベイジアンネットワークサーバから、入力変数Niの子である1乃至複数の変数Ckを取得するとともに、各々の前記変数Ckの親である1乃至複数の変数Plを取得し、
取得された各々の前記変数Plに対応する値がセットされていない場合に、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に、前記ベイジアンネットワークによって前記変数Plに対応する各値の確率計算を行わせて、前記変数Ckの確率が最大となるように、前記変数Plに対応する値を前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部にセットさせ、
さらに、前記変数Ckが出力変数でない場合に、前記変数Ck及び前記変数Plの取得、及び、前記変数Plに対応する値のセットを再帰的に繰り返し行い、
前記変数Ckが出力変数である場合に、既に前記ベイジアンネットワークサーバにセットされた前記変数Plに対応する値で、前記ベイジアンネットワークサーバの前記確率計算部に、確率計算を行わせる
ことを特徴とするベイジアンネットワークシステム。 - 請求項3に記載のベイジアンネットワークシステムにおいて、
前記ベイジアンネットワークサーバは、
前記モデルデータ記憶部に予め記憶された前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、前記入力変数Niの子である前記変数Ck、及び、前記変数Ckの親である前記変数Plを前記選定サーバに提供する
ことを特徴とするベイジアンネットワークシステム。 - 複数の選択対象データを評価するために、利用者のデータと選択対象データとを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を確率計算部に行わせる際に、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバであって、
事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、
前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、
前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、
前記データ選定部は、
前記利用者のデータが与えられると、
事前に、各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、
前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値とが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記確率計算部に、確率計算を行わせる
ことを特徴とする選定サーバ。 - 請求項5に記載の選定サーバにおいて、
前記データ選定部は、前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させることにより、前記確率計算部から前記確率の最大値を取得する
ことを特徴とする選定サーバ。 - 請求項6に記載の選定サーバにおいて、
前記データ選定部は、前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させるに際して、
前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、入力変数Niの子である1乃至複数の変数Ckを取得するとともに、各々の前記変数Ckの親である1乃至複数の変数Plを取得し、
取得された各々の前記変数Plに対応する値がセットされていない場合に、前記確率計算部に、前記ベイジアンネットワークによって前記変数Plに対応する各値の確率計算を行わせて、前記変数Ckの確率が最大となるように、前記変数Plに対応する値を前記確率計算部にセットさせ、
さらに、前記変数Ckが出力変数でない場合に、前記変数Ck及び前記変数Plの取得、及び、前記変数Plに対応する値のセットを再帰的に繰り返し行い、
前記変数Ckが出力変数である場合に、既に前記確率計算部にセットさせた前記変数Plに対応する値で、前記確率計算部に、確率計算を行わせる
ことを特徴とする選定サーバ。 - 請求項5乃至請求項7のいずれか一項に記載の選定サーバにおいて、
前記確率計算部は、当該選定サーバの内部に設けられている、又は、当該選定サーバと接続されるベイジアンネットワークサーバの内部に設けられている
ことを特徴とする選定サーバ。 - コンピュータを、複数の選択対象データを評価するために、利用者のデータと選択対象データとを入力変数とし、出力変数に対応する出力値を評価値として、ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を確率計算部に行わせる際に、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定する選定サーバとして機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定することにより、確率計算の対象となる選択対象データを事前に選定するデータ選定部と、
前記評価値の閾値を一時的に保持する閾値一時記憶部と、
前記評価値が前記閾値を超えるための入力変数の条件を入力変数ホワイトリストとして保持する入力変数ホワイトリスト記憶部とを備え、
前記データ選定部は、
前記利用者のデータが与えられると、
事前に、各選択対象データの因果関係を規定するベイジアンネットワークモデルに含まれている不特定多数の選択対象データを対象にして、前記利用者のデータをセットし、選択対象データに対応する各入力変数のひとつに任意の値をセットした場合の前記出力変数の確率が最大となる値を確率の最大値とし、当該確率の最大値と前記閾値一時保持部に保持されている前記閾値とを比較し、当該確率の最大値が前記閾値以上であるときに、前記入力変数とセットした任意の値との組み合わせを前記入力変数ホワイトリストに登録することにより、前記事前に選定する条件として用いることが可能な選択対象データを規定しておき、
前記ベイジアンネットワークによる出力変数の確率計算を行う場合に、前記入力変数と前記確率の最大値に対応する任意の値との組み合わせが前記入力変数ホワイトリストに保持されている選択対象データのみを確率計算の対象として、前記確率計算部に、確率計算を行わせる、前記選定サーバとして機能させる
ことを特徴とするプログラム。 - 請求項9に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記データ選定部が、前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させることにより、前記確率計算部から前記確率の最大値を取得する、前記選定サーバとして機能させる
ことを特徴とするプログラム。 - 請求項10に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記データ選定部が、前記確率計算部に前記確率の最大値を計算させるに際して、
前記ベイジアンネットワークモデルに基づいて、入力変数Niの子である1乃至複数の変数Ckを取得するとともに、各々の前記変数Ckの親である1乃至複数の変数Plを取得し、
取得された各々の前記変数Plに対応する値がセットされていない場合に、前記確率計算部に、前記ベイジアンネットワークによって前記変数Plに対応する各値の確率計算を行わせて、前記変数Ckの確率が最大となるように、前記変数Plに対応する値を前記確率計算部にセットさせ、
さらに、前記変数Ckが出力変数でない場合に、前記変数Ck及び前記変数Plの取得、及び、前記変数Plに対応する値のセットを再帰的に繰り返し行い、
前記変数Ckが出力変数である場合に、既に前記確率計算部にセットさせた前記変数Plに対応する値で、前記確率計算部に、確率計算を行わせる、前記選定サーバとして機能させる
ことを特徴とするプログラム。 - 請求項9乃至請求項11のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、前記確率計算部を有する前記選定サーバとして、又は、前記確率計算部を有するベイジアンネットワークサーバに接続される前記選定サーバとして機能させる
ことを特徴とするプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009227507A JP5071460B2 (ja) | 2009-09-30 | 2009-09-30 | ベイジアンネットワークシステム、当該システムに供する選定サーバ、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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US10846067B2 (en) | 2018-08-30 | 2020-11-24 | Hitachi, Ltd. | Software generation method and software generation system |
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