深層学習を用いたインシデント文章分析によるプロアクティブリスク管理手法の確立

使用深度学习进行事件文本分析，建立主动风险管理方法

• 批准号: 22K19657
• 负责人: 堀 里子
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K19657/
• 关键词: インシデント; 深層学習; リスク管理; 医療安全; 自然言語処理

医療施設における患者安全の実現には網羅的インシデント分析に基づくリスク管理の最適化が重要である．しかし，インシデント分析では，報告者の非定型文章に基づき，インシデントの複雑な発生プロセスや要因を読み解く必要があるため，多大な労力と熟達が求められる．加えて，インシデント分析に必要な情報が報告時点で漏れている場合もある．本研究では，深層学習を用いて，医療インシデント分析に特化した性能の高い自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）モデルを構築することで, これらの課題の解決を目指している．さらに，インシデント報告と分析の質を高めるために，NLPモデルを基盤として，不足情報の補完をナビゲートするインシデント報告システムの構築に取り組む．初年度（2022年度）は，公益財団法人医療機能評価機構における医療事故情報収集等事業で収集された医療事故及びヒヤリハット事例データのうち，薬剤関連のインシデントを対象とし，NLPモデル（BERT, T5 等）を用いたインシデント分類器（事故発生プロセス・要因・対処・対策の各項目）の構築を進めた．並行して，インシデント報告の質向上モデルの開発要件を設定することを目的として，病院における薬剤に関するリスク管理やインシデント分析の実態と課題の聞き取り調査を実施した．本結果をもとに全国のさまざまな規模の病院を対象としたインシデント分析の実態と課題に関する調査研究を進めている．

In medical facilities, the realization of patient safety, online analysis, and optimization of basic management are important. The reporter's non-stereotyped article is based on the analysis of the main reasons for the solution of the problem. Add the necessary information to the report. This study aims to provide guidance for the application of deep learning, medical science analysis, and high performance natural language processing (NLP) in the construction of deep learning systems. The quality of the analysis of the NLP report is high, and the NLP report is based on the structure of the NLP report. In the first year (FY2022), the construction of the NLP classification system (BERT, T5, etc.) for medical accident information collection and other businesses, such as the medical accident information collection system of the public welfare fund corporation, progressed. In parallel, the quality of the report and the development requirements of the report are set, the purpose is set, and the hospital is responsible for the management of the report and the status of the report and the investigation of the report. The results of this study are summarized as follows: 1. A nationwide survey of hospital images and status analysis is conducted.

项目成果

病院における造影剤副作用マネジメントと薬剤部の関わり方に関する実態調査

医院造影剂副作用管理与药学部门关系调查

• 发表时间: 2023
• 作者: Kizaki H;Yamamoto D;Satoh H;Masuko K;Maki H;Konishi Y;Hori S;Sawada Y;吉川 康大，木﨑 速人，今井 俊吾，堀 里子;近藤 咲良，鈴木 信也，上村 忠聖，今井 俊吾，木﨑 速人，堀 里子
• 通讯作者: 近藤 咲良，鈴木 信也，上村 忠聖，今井 俊吾，木﨑 速人，堀 里子

濁音・半濁音が薬名ペアの主観的類似度に与える影響：心理学実験による検討

浊音和半浊音对药物名称对主观相似性的影响：一项使用心理学实验的研究

• 发表时间: 2023
• 作者: Kizaki H;Yamamoto D;Satoh H;Masuko K;Maki H;Konishi Y;Hori S;Sawada Y;吉川 康大，木﨑 速人，今井 俊吾，堀 里子
• 通讯作者: 吉川 康大，木﨑 速人，今井 俊吾，堀 里子