著者

山本 千尋 安田 宜仁 別所 克人 内山 俊郎 内山 匡

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.23, 2009

---

従来情報検索では、クエリを文字列として受け付けることが一般的である。しかし、検索要求があいまいである場合には、文字列として表現することが困難である。そこで、本稿では、近年文字の拡張として注目されている絵文字をクエリとして受け付けるような検索システムを提案する。

著者

岡本 和也 内山 俊郎 竹村 匡正 足立 貴行 粂 直人 黒田 知宏 内山 匡 吉原 博幸

出版者

公益社団法人 日本生体医工学会

雑誌

生体医工学 (ISSN:1347443X)

巻号頁・発行日

vol.49, no.1, pp.40-47, 2011-02-10 (Released:2011-12-13)

参考文献数

30

---

A DPC code expresses a primary disease, a complication, and procedures, etc. In 2010, 1334 hospitals use DPC codes for calculations of medical fees. Since, in the hospitals, the medical fee of each case is calculated based on one DPC code, each case must be classified into one DPC code. However, the classification is difficult in some cases because patients sometimes have various conditions. Therefore, automatic DPC code selections using machine learning are being studied. Suzuki et al. evaluated automatic DPC code selections from discharge summaries using a vector space method. However, there are general machine learning methods except for the vector space method. Hence, we must evaluate other machine learning methods exhaustively for improvement of accuracy of automatic DPC code selections. Therefore, we evaluated automatic DPC code selections from discharge summaries using naïve Bayes method, SVM, concept base method, and another vector space method which is different from the vector space model used by Suzuki et al. We considered these machine learning methods as general ones. We also focus on characteristics of each machine learning methods on automatic DPC code selections and we utilize a method which combines some machine learning methods. First, the combining method estimates confidences of the machine learning methods bases on classification scores that the machine learning methods regard as classification evidence. Next, the combining method adopts the method whose confidence is highest. We compared accuracy of the methods using discharge summaries created in 2008 fiscal year in Kyoto University Hospital. As a result, SVM classified 72.2% of the cases into correct DPC codes though the vector space model utilized by Suzuki et al. classified 64.8% into correct DPC codes. Moreover the combining method classified 76.1% into correct DPC codes. In conclusion, we achieved significant improvement.

著者

栗田 真悟 得平 司 内山 匡将 根来 政徳 福井 浩之 岡本 浩明 谷本 武晴 白井 一郎 本田 侑子 住田 幹男 大園 健二 相原 雅治

出版者

公益社団法人日本理学療法士協会

雑誌

理学療法学 (ISSN:02893770)

巻号頁・発行日

vol.35, no.2, 2008-04-20

---

【目的】全人工股関節置換術(以下THA)の術後,中・長期後の合併症で最も問題なのはコンポーネントの弛みである.この原因には、コンポーネントの設置不良や,感染,外傷などと,ポリエチレン摩耗粉によって生じる骨溶解による無菌性の弛みと言われている.今回この無菌性の弛みに影響する因子について調査検討を行った.<BR>【対象と方法】対象は,当院において初回THAを施行され2002年10月~2006年12月までの間に,再置換術を施行した19名26股のうち,複数回再置換術を施行した症例を除き,調査項目(年齢,初回THA手術日,再置換術日,再置換術前JOAscore,関節可動域,筋力,身長,体重,職業歴,Life-Space Assessment,1日の歩行時間,移動形態,趣味,再置換に対するきっかけ)が得られた女性9例11股(初回THA平均年齢は53.0±4.0歳,再置換平均年齢65.82±8.32歳)である.項目はカルテによる調査と電話での聞き取り調査を行った.方法は初回THA手術から再置換術までの経過期間の平均値より早期に再置換に至った症例(以下短期群)と,平均値よりも遅く再置換に至った症例群(以下長期群)と定義し,この2群間における調査項目について比較検討した.統計処理はt検定を用い,有意水準を5%未満とした.<BR>【結果および考察】THA再置換術までの日数の平均値は12.9±5.45年であり,短期群6名の平均年齢61.1±3.6歳,長期群5名の平均年齢74.8±8.0歳,再置換までの平均年数はそれぞれ8.9±1.98年,17.6±4.32年で有意差がみられた(p<0.008).術側JOAscoreにおいて短期群74.7±19.66点,長期群46.4±10.16点であり,短期群で有意に点数が高かった(p<0.016).また,JOAscoreの疼痛の項目に関して短期群31.7±9.83点,長期群19.0±5.48点,車・バスの乗り降りの項目に関して,短期群3.0±1.10点,長期群1.2±1.10点,ADL合計点においても短期群16.0±3.58点,長期群10.4±3.29点と各々の項目で短期群で有意に高かった(p<0.012, p<0.024,p<0.025).術側屈曲筋力MMTにおいて短期群4.5±0.55,長期群3.2±0.84,術側外転筋力MMTにおいて短期群4.3±0.82,長期群3.8±0.84であり,短期群で有意に筋力が高かった(屈曲p<0.031,外転p<0.003).移動形態では独歩,一本杖,二本杖で分類し検討した結果,短期群で有意に補装具が少ない傾向にあった(p<0.047).趣味では毎日スポーツジムに通う,毎日の散歩,年に数回の旅行に分類し検討した結果,短期群で有意に活動量において多い傾向がみられた(p<0.045).しかし,Gunnarらによる研究とは異なりBMIにおいて2群間で有意差はなかった(p<0.367).これらの結果から,短期群では疼痛が軽く筋力も長期群より強いため,ADL能力も高かったと考えられる.また仕事や趣味,さらに移動形態では,より独歩に近いことからも短期群の活動性の高さが伺える.すなわち,今回の調査では活動性が高いことが弛みを助長し,再置換のリスクを高める要因のうちの一つであることが示唆された.<BR>

著者

棏平 司 内山 匡将 原田 千佳 大瀧 俊夫 山上 艶子 福本 貴彦 前岡 浩

出版者

公益社団法人 日本理学療法士協会

雑誌

理学療法学Supplement

巻号頁・発行日

vol.2008, pp.G3P3571, 2009

---

【目的】厚生労働省は、「患者の安全を守るための医療関係者の共同行動」の実施を平成13年度より開始し、医療安全対策を全国的に展開している.今回、当院リハビリテーション科(以下リハ科)において過去5年間のインシデント状況調査を行い、その要因について若干の知見を得たので報告する.<BR>【対象】対象は、平成15年1月1日から平成19年12月31日までにリハ科内においてインシデントリポートとして挙げられ、当院の医療安全管理委員会に許可を得たインシデントを対象とした.<BR>【方法】方法は、インシデントリポートより発生件数、発生内容、発生要因、対応、生命への危険度、患者の信頼度について抽出した.さらに、発生要因は、正準判別分析を用いて分析した.<BR>【結果】発生件数は、平成15年(10件)、平成16年(28件)、平成17年(35件)、平成18年(44件)、平成19年(28件)の合計145件であった.発生内容は、リハ中55%、転落・転倒31%、点滴・NGチューブの抜去・抜管5%であった.発生要因は、確認不足15%、観察不足13%であり、問題行動のある患者(R=0.748、P<0.05)であった.男性ではコミュニケーション不足(R=1.234、P<0.05)、女性では点滴・NGチューブの抜去・抜管(R=0.434、P<0.05)であった.インシデントへの対応は医師診察が54%、なし28%であった.生命への危険度は、実害なし51%、全くなし32%、一過性軽度10%であった.患者の信頼度は、殆ど損なわない52%、多少損なう10%、大きく損なう6%であった.<BR>【考察】発生件数は、平成18年までは増加傾向にあったが平成19年には減少した.これは、リスクマネージャーへの報告や会議を行い、インシデントの分析や対策についての会議を開催したため改善されたものと思われる.男女共に関与が深かった問題行動は、認知能力の低下や高次機能障害の問題によるものと思われる.一方、男性にみられたコミュニケーション不足では、男性に多い口数の少なさから生じているのか、あるいは、リハスタッフそのものの熟練性の差によるものと考えられる.女性に関しては点滴やNGチューブの抜去・抜管の要因が挙げられていたが、これは女性の方が男性より不快感をより強く感じるために起こったのではないかと思われる.インシデントへの対応は、医師診察が半数占め、しかも生命への危険度は実害なしが半数を占めていた.しかし、場合によっては手術を要するものもあり問題も見られた.患者や家族への説明は多くの場合行っていたが、患者の信頼度の中で大きく損なうこともあることから事情の説明はすべきものと思われる.<BR>【結語】今回、医療安全についてインシデントの発生から検討した.急性期化が進められる状況の中でインシデントの原因分析と対策は、よりいっそう講じていかなければならないと思われる.

著者

蔵内 雄貴 内山 俊郎 内山 匡

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J96-D, no.6, pp.1503-1512, 2013-06-01

---

Twitterは,毎日3億を超える投稿がある.この投稿の収集や解析が可能なことから,Twitterはマーケティングのための情報源として注目されている.年齢,性別,居住地域といったユーザ属性が得られれば,各属性をもつユーザにターゲットを絞って投稿内容を解析できる.しかし,属性を公開していないユーザも多く,投稿内容からの属性推定が研究されているが,精度は十分でない.そこで,ソーシャルグラフにおける近隣ユーザ同士の属性が近いという性質を利用し,これらを組み合わせることによって精度向上を目指す.本論文では,マルコフ確率場を用いてソーシャルグラフ上のユーザ属性をモデル化し,最適化問題として真の属性を推定する手法を提案する.実験では,サイコグラフィック属性とデモグラフィック属性の推定実験を行った.サイコグラフィック属性の推定では,人工的に付加したノイズを54%除去でき,デモグラフィック属性の推定では,地域属性の推定精度が9.1%ポイント改善するなど,提案法の有効性を確認した.

著者

西田京介 戸田浩之 倉島健 内山匡

雑誌

マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, pp.334-345, 2013-07-03

---

GPSやネットワーク位置情報源(携帯基地局やWi-Fiなど)により得られるユーザの時空間行動軌跡から,そのユーザが訪問した場所(Point of Interest; POI)を推定する確率的訪問POI分析技術を提案する.提案技術は(1)時空間カーネルを用いたMean-shiftクラスタリングによる滞留点抽出法(2)ユーザの真の訪問POIを潜在変数とした,滞留点の位置とその滞留時間に関する確率的生成モデル,から構成され,真の訪問POIが未知の滞留データも学習に利用することで訪問POIを高精度に推定できる.本技術が実現する訪問POIを基にした個々のユーザの行動・嗜好の理解は,情報提供や生活支援などパーソナルアシスタントサービスの品質向上に貢献できる.本論文では,GPS/Wi-FIにより得られた実データによる実験を行い,提案技術が従来手法に比べて滞留点の抽出と訪問POIの推定を精度良く行えたことを示す.

著者

川口 克則 関口 裕一郎 内山 匡

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会総合大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2008, no.1, 2008-03-05