JP2019194807A - 危険行動予測装置、予測モデル生成装置および危険行動予測用プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
11 単語抽出部
12 ベクトル算出部
12A 文章ベクトル算出部
12B 単語ベクトル算出部
13 指標値算出部
14,14’ 分類モデル生成部
20 予測用データ入力部
21 危険行動予測部
22 実績データ入力部
23 報酬決定部
30 分類モデル記憶部
100 類似性指標値算出部
Claims (10)
- 危険行動を起こしたか否かについて既知である患者に関する医療情報に含まれるm個(mは2以上の任意の整数)の文章を学習用データとして入力する学習用データ入力部と、
上記学習用データ入力部により上記学習用データとして入力された上記m個の文章を解析し、当該m個の文章からn個(nは2以上の任意の整数)の単語を抽出する単語抽出部と、
上記m個の文章をそれぞれ所定のルールに従ってq次元(qは2以上の任意の整数)にベクトル化することにより、q個の軸成分から成るm個の文章ベクトルを算出する文章ベクトル算出部と、
上記n個の単語をそれぞれ所定のルールに従ってq次元にベクトル化することにより、q個の軸成分から成るn個の単語ベクトルを算出する単語ベクトル算出部と、
上記m個の文章ベクトルと上記n個の単語ベクトルとの内積をそれぞれとることにより、上記m個の文章および上記n個の単語間の関係性を反映したm×n個の類似性指標値を算出する指標値算出部と、
上記指標値算出部により算出された上記m×n個の類似性指標値を用いて、1つの文章についてn個の類似性指標値から成る文章指標値群をもとに、上記危険行動が発生する可能性の高さについて上記m個の文章を分類するための分類モデルを生成する分類モデル生成部と、
予測対象とする患者に関する医療情報に含まれるm’個(m’は1以上の任意の整数)の文章を予測用データとして入力する予測用データ入力部と、
上記予測用データ入力部により入力された上記予測用データに対して上記単語抽出部、上記文章ベクトル算出部、上記単語ベクトル算出部および上記指標値算出部の処理を実行することによって得られる類似性指標値を、上記分類モデル生成部により生成された上記分類モデルに適用することにより、上記予測対象とする患者が上記危険行動を起こす可能性を予測する危険行動予測部とを備えたことを特徴とする危険行動予測装置。 - 上記文章ベクトル算出部および上記単語ベクトル算出部は、上記n個の単語のうち一の単語から上記m個の文章のうち一の文章が予想される確率、または、上記m個の文章のうち一の文章から上記n個の単語のうち一の単語が予想される確率を、上記m個の文章と上記n個の単語との全ての組み合わせについて算出して合計した値を目標変数とし、当該目標変数を最大化する文章ベクトルおよび単語ベクトルを算出することを特徴とする請求項1に記載の危険行動予測装置。
- 上記指標値算出部は、上記m個の文章ベクトルの各q個の軸成分を各要素とする文章行列と、上記n個の単語ベクトルの各q個の軸成分を各要素とする単語行列との積をとることにより、m×n個の上記類似性指標値を各要素とする指標値行列を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の危険行動予測装置。
- 上記学習用データ入力部は、上記危険行動を起こしたか否かについて既知である患者の電子カルテを上記医療情報として入力し、当該電子カルテに含まれている診療記録テキストから成る文章を上記学習用データとして入力し、
上記予測用データ入力部は、現在の入院患者の電子カルテを上記医療情報として入力し、当該電子カルテに含まれている診療記録テキストから成る文章を上記予測用データとして入力することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載の危険行動予測装置。 - 退院患者の電子カルテに含まれている危険行動記録レポートを実績データとして入力する実績データ入力部と、
上記退院患者の入院時に上記危険行動予測部により予測された上記危険行動の発生可能性に対し、上記実績データ入力部により入力された上記実績データにより示される上記危険行動の発生実績に応じて、上記分類モデル生成部に与える報酬を決定する報酬決定部とを更に備え、
上記分類モデル生成部は、上記報酬決定部により決定された報酬に応じて、上記分類モデルを改変することを特徴とする請求項4に記載の危険行動予測装置。 - 危険行動を起こしたか否かについて既知である患者に関する医療情報に含まれるm個(mは2以上の任意の整数)の文章を学習用データとして入力する学習用データ入力部と、
上記学習用データ入力部により上記学習用データとして入力された上記m個の文章を解析し、当該m個の文章からn個(nは2以上の任意の整数)の単語を抽出する単語抽出部と、
上記m個の文章をそれぞれ所定のルールに従ってq次元(qは2以上の任意の整数)にベクトル化することにより、q個の軸成分から成るm個の文章ベクトルを算出する文章ベクトル算出部と、
上記n個の単語をそれぞれ所定のルールに従ってq次元にベクトル化することにより、q個の軸成分から成るn個の単語ベクトルを算出する単語ベクトル算出部と、
上記m個の文章ベクトルと上記n個の単語ベクトルとの内積をそれぞれとることにより、上記m個の文章および上記n個の単語間の関係性を反映したm×n個の類似性指標値を算出する指標値算出部と、
上記指標値算出部により算出された上記m×n個の類似性指標値を用いて、1つの文章についてn個の類似性指標値から成る文章指標値群をもとに、上記危険行動が発生する可能性の高さについて上記m個の文章を分類するための分類モデルを、上記文章から上記危険行動が発生する可能性を予測するための予測モデルとして生成する分類モデル生成部とを備えたことを特徴とする予測モデル生成装置。 - 上記文章ベクトル算出部および上記単語ベクトル算出部は、上記n個の単語のうち一の単語から上記m個の文章のうち一の文章が予想される確率、または、上記m個の文章のうち一の文章から上記n個の単語のうち一の単語が予想される確率を、上記m個の文章と上記n個の単語との全ての組み合わせについて算出して合計した値を目標変数とし、当該目標変数を最大化する文章ベクトルおよび単語ベクトルを算出することを特徴とする請求項6に記載の予測モデル生成装置。
- 上記指標値算出部は、上記m個の文章ベクトルの各q個の軸成分を各要素とする文章行列と、上記n個の単語ベクトルの各q個の軸成分を各要素とする単語行列との積をとることにより、m×n個の上記類似性指標値を各要素とする指標値行列を算出することを特徴とする請求項6または7に記載の予測モデル生成装置。
- 危険行動を起こしたか否かについて既知である患者に関する医療情報に含まれるm個(mは2以上の任意の整数)の文章を学習用データとして入力する学習用データ入力手段、
上記学習用データ入力手段により上記学習用データとして入力された上記m個の文章を解析し、当該m個の文章からn個(nは2以上の任意の整数)の単語を抽出する単語抽出部手段、
上記m個の文章をそれぞれ所定のルールに従ってq次元(qは2以上の任意の整数)にベクトル化するとともに、上記n個の単語をそれぞれ所定のルールに従ってq次元にベクトル化することにより、q個の軸成分から成るm個の文章ベクトルおよびq個の軸成分から成るn個の単語ベクトルを算出するベクトル算出手段、および
上記m個の文章ベクトルと上記n個の単語ベクトルとの内積をそれぞれとることにより、上記m個の文章および上記n個の単語間の関係性を反映したm×n個の類似性指標値を算出する指標値算出手段、および
上記指標値算出手段により算出された上記m×n個の類似性指標値を用いて、1つの文章についてn個の類似性指標値から成る文章指標値群をもとに、上記危険行動が発生する可能性の高さについて上記m個の文章を分類するための分類モデルを、上記文章から上記危険行動が発生する可能性を予測するための予測モデルとして生成する分類モデル生成手段、
としてコンピュータを機能させるための危険行動予測用プログラム。 - 予測対象とする患者に関する医療情報に含まれるm’個(m’は1以上の任意の整数)の文章を予測用データとして入力する予測用データ入力手段、および
上記予測用データ入力手段により入力された上記予測用データに対して上記単語抽出手段、上記文章ベクトル算出手段、上記単語ベクトル算出手段および上記指標値算出手段の処理を実行することによって得られる類似性指標値を、上記分類モデル生成手段により生成された上記分類モデルに適用することにより、上記予測対象とする患者が上記危険行動を起こす可能性を予測する危険行動予測手段
としてコンピュータを更に機能させるための請求項9に記載の危険行動予測用プログラム。
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