著者

峯崎 智裕 松木 萌 井上 創造

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.10, pp.1701-1711, 2017-10-15

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本論文は,複数介護施設における事故報告書を使用して,テキストマイニングおよび機械学習により事故の起こりうる状況を分析した結果について述べる.まず,テキストデータと多変量データが混合したデータに対して,テキストマイニングおよびランダムフォレスト法を組み合わせて,事故の結果に対して影響する要因を抽出する方法を提案した.テキストデータについては分かち書きを行い単語文書行列を構成し,単語についてクラスタリングを行った結果を元の多変量データと結合し,事故の結果として目的変数を設定しランダムフォレスト法を2段階で適用しながら重要な単語クラスタおよび重要な単語と属性を抽出し,決定木によって可視化するという手法である.この手法を,介護施設から得られた5,189件の事故事例について適用したところ,(1)表皮剥離または出血,原因不明のあざが発見されて,初めて事故が起きたことを介護士が把握していること,(2)リハビリやレクレーション,移乗を始めとする行動をともなう場合に,転倒・ずり落ちによって打撲につながる可能性があること,(3)共有スペース・個室両方での誤嚥が起こりうること,(4)無断外出につながるいくつかの行動があること,が分かった.