人工知能とテキストマイニングを用いた肥満手術の新しい適応基準の確立に向けた研究

研究旨在利用人工智能和文本挖掘为减肥手术建立新的适应标准

• 批准号: 20K09015
• 负责人: 田中 達也
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Nagoya City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K09015/
• 关键词: テキストマイニング; 減量・代謝改善手術; 減量効果; 効果予測; カルテ記載; テキストマイニングスタジオ; MatLab; 臨床心理士; 人工知能; 肥満手術

現在までの症例での検討が出来ている分を解析した。本検討は減量・代謝改善手術を行った患者の中で減量効果が高かった患者と低かった患者の違いについて電子カルテの文章記載を検討することで患者の生活面・心理面での差異について検討を行っている。検討症例は25例、1年後の％EWLの中央値（52％）で減量良好群・不良群の2群に分けた。検討にはテキストマイニングスタジオを用いた。検討した文章は生活面での特徴をとらえているため、術前から術後1年までの精神科医・心理士・管理栄養士のカルテとした。文章は15104行、延べ単語数は3256語であった。係り受け頻度解析で減量良好群は管理栄養士の“食事療法―継続“”減量―いただく“の組み合わせが多く、良好に経過している栄養管理を継続して行っていると考えられた。一方、減量効果不良群で多かったのが”継続―いただく“”体調―合わせる“の組み合わせで、食事療法が継続できていないので管理栄養士が繰り返して食事指導を行っていると考えられる。好評語ランキングでは減量良好群では不良群に比べて”減量―出来ている“，”摂取―すると良い“と組み合わせが目立った。不評語ランキングでは減量良好群で”食事―大丈夫“”脂の多い食事―注意“”気持ち―悪い“といった組み合わせが見られた。減量良好群では食事・減量に対して支持的に評価する評価語が多かったが、”気持ち―悪い“に関しては手術直後の実際の吐き気を表す場合が多かった。テキストマイニングによる25例・1万5千行のカルテ記載の検討は従来の採血などの検討に比べれば格段に検討項目は多いが、特定の単語の組み合わせを検討するためには症例数がまだ少ないことが分かった。今後は症例の積み重ねと解析方法の調整をする。

Now, the まで まで cases で 検 検 検 are discussed to が out て る る and を respectively to を analyze た. This 検 for reducing は metabolism, improve the operation line を っ で reduction in patients with た の unseen high が か っ た と patients with low か っ た patients の violations い に つ い て electronic カ ル テ の article recorded を beg す 検 る こ と の で patients life surface, psychological で の differences に つ い て 検 line for を っ て い る. Youdaoplaceholder0 symptomatic cases で 25 cases, <s:1> % EWL after 1 year <s:1> central value (52%) で reduction good group · bad group <e:1> 2 groups に score けた. Youdaoplaceholder0 ask for に に テキスト テキスト を ニ ニ グスタジ を を を use た た. Beg し 検 た article は life surface で の, 徴 を と ら え て い る た め, preoperative か ら postoperative 1 year ま で の psychiatric medical, psychological and, management tech students.their ownship, raising and の カ ル テ と し た. The article has べ単 15,104 lines and べ単 3256 words であった. Department り by け frequency resolution で good tech students.their ownship は group management to raise and reducing の "food therapy - 継 続" "- reducing い た だ く" の group み close わ せ が く, good に 経 too し て い る tech students.their ownship to raise management を 継 続 し て line っ て い る と exam え ら れ た. Side, unseen fruit reducing adverse group で か っ た の が "継 続 - い た だ く" body "- close わ せ る" の group み close わ せ で, food therapy が 継 続 で き て い な い の で management tech students.their ownship raise and が Qiao り return し guide line を っ て food て い る と exam え ら れ る. Good comments ラ ン キ ン グ で は good group of reducing で は bad group of に than べ て "reduction - out て い る", ", take - す る と good い "と group み close わ せ が item set っ た. Don't comment ラ ン キ ン グ で は reduction - the gentleman good で "food" "fat の - note" "い food more 気 hold ち - 悪 い" と い っ た group み close わ せ が see ら れ た. Good group of reducing で は food, reducing に し seaborne に て support rating 価 す る review more than language 価 が か っ た が, "気 hold ち - 悪 い" に masato し て は straight after surgery の be interstate の spit き 気 を す occasion が more か っ た. テ キ ス ト マ イ ニ ン グ に よ る 25 cases, 15000 lines of の カ ル テ recorded の beg は 検 従 to の blood な ど の beg に 検 than べ れ ば lattice period に 検 for multiple は い が, specific の 単 の group み close わ せ を beg す 検 る た め に は disease cases が ま だ less な い こ と が points か っ た. In the future, the <s:1> case <s:1> volume み and ねと analysis method <s:1> will be adjusted to をする.

项目成果

術前血中アミノ酸濃度と肥満手術の短期成績の検討

术前血氨基酸浓度检查与减肥手术的短期结局

• 发表时间: 2021
• 作者: 田中達也;小川了;伊藤直;早川俊輔;大久保友貴;佐川弘之;高橋広城;松尾洋一;清水優希;小山博之;青谷大介;田中智洋;川瀬弘多朗;山田悠史;瀧口修司
• 通讯作者: 瀧口修司

電子カルテのテキストマイニングによる減量・代謝改善手術の効果の検討

通过电子病历的文本挖掘检查减肥和代谢改善手术的效果

• 发表时间: 2022
• 作者: 志村匡信;問山裕二;奥川喜永;今岡裕基;安田裕美;横江 毅;廣 純一郎;大井正貴;Ajay Goel;楠 正人;沖 英次;數阪広子 杉谷巌 松井満美 銭真臣 齋藤麻梨恵 長岡竜太 戸田和寿 三谷浩樹 吉田有策 堀内喜代美 岡本高宏;田中達也
• 通讯作者: 田中達也