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https://doi.org/10.24546/81011361
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81011361 (fulltext)
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メタデータ
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メタデータID
81011361
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open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
バイオサーベイランス実現に向けた言語的医療情報に基づく症候群罹患判定
その他のタイトル
Toward improved biosurveillance through early syndrome detection based on textual medical records
著者
著者名
中菅, 章浩
著者名
関, 和広
収録物名
神戸大学都市安全研究センター研究報告
巻(号)
15
ページ
235-242
出版者
神戸大学都市安全研究センター
刊行日
2011-03
公開日
2019-05-30
抄録
新型インフルエンザなど感染症の爆発的な感染の拡大を最小限に抑えるためには,感染初期における症状の正確な分類,すなわち症候群罹患判定によるバイオサーベランス(症候群サーベイランス)が望まれる.バイオサーベイランスでは,ナースによって自然言語で記述された主訴やトリアージノートといった医療文書に含まれる重要概念に注目して症状の分類を行う.本研究は,既存の手法である規則ベースの分類法と診断コードを活用し,機械学習の手法を応用することで症候群罹患判定の精度向上を目指す.
In order to minimize the explosive spread of influenza infection, the early and precise classification of syndrome, i.e., biosurve1Jla11ce, has been demanded. Biosurveillance is based on the key concepts contained in the document, such as Triage Note, written in natural language by triage nurses. This study takes advantage of an existing method, specifically a rule・based classification, and diagnosis code to improve the accuracy of disease syndrome detection by applying machine learning techniques.
キーワード
救急医療
トリアージノート
症候群
罹患判定
カテゴリ
神戸大学都市安全研究センター研究報告
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15号(2011-03)
紀要論文
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資源タイプ
departmental bulletin paper
言語
Japanese (日本語)
ISSN
1342-9167
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NCID
AA11142997
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関連情報
URI
http://www.rcuss.kobe-u.ac.jp/publication/publication.html
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