著者

横田 慎一郎

出版者

東京大学

雑誌

若手研究(B)

巻号頁・発行日

2016-04-01

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機械学習手法により感度64.9%、特異度69.6%の患者転倒リスク評価モデルを構築した。成績は従来研究と同等程度で、構築に延べ40日間の計算を必要とすることから効率がよいとは言えない。次に、過去に電子カルテ実装した転倒リスク判別ツールの影響を、実装前後期間で比較したところ、入院患者の患者の転倒発生確率は、実装後期間において低下し、実装後期間におけるツール使用患者と非使用患者では不変であった。また、転倒報告書と転落報告書を機械学習手法により実験的に分析したところ、臨床現場での転倒関連概念の認識が曖昧である可能性を示唆した。いずれも電子カルテ等データを用いた後ろ向き観察研究として実施した。