確率的潜在構造モデリングシステムを用いた「次世代人工知能」による敗血症治療支援

本研究の目的は、「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」の基本的な考え方に基づいた敗血症患者治療における臨床支援のための科学的証拠(エビデンス) の構築である。具体的には、以下の3点について検討する。 (1) 敗血症患者の入院期間中に医療資源を最も投入した「傷病 名」と、入院期間中に提供される手術、処置、化学療法などの「診療行為」の組み合わせで分類される診断群分類(Diagnosis Procedure Combination: DPC)情 報の推移を「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」に基づく分析システムで解析し、敗血症治療に臨床応用可能な情報システムを構築するために敗血症に特異的な治療法・治療薬の重みづけを検証する。今回の研究によって「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」を用いることによってDPCデータのクラスター分類の上でのクラスターの変化が結果的に転帰や入院期間等を予測し得る可能性がある点が明らかになった。

本研究の目的は、「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」の基本的な考え方に基づいた敗血症患者治療における臨床支援のための科学的証拠(エビデンス) の構築である。具体的には、以下の3点について検討する。 (1) 敗血症患者の入院期間中に医療資源を最も投入した「傷病 名」と、入院期間中に提供される手術、処置、化学療法などの「診療行為」の組み合わせで分類される診断群分類(Diagnosis Procedure Combination: DPC)情 報の推移を「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」に基づく分析システムで解析し、敗血症治療に臨床応用可能な情報システムを構築するために敗血症に特異的な治療法・治療薬の重みづけを検証する。今回の研究によって「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」を用いることによってDPCデータのクラスター分類の上でのクラスターの変化が結果的に転帰や入院期間等を予測し得る可能性がある点が明らかになった。