ルールの興味深さ指標を活用した知識生成支援ユーザインタフェース

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昨年度は,知識生成支援ユーザインタフェースの基本機能,および拡張機能の設計を主に行った.そこで本年度は,本ユーザインタフェース全体の構築と評価を行った.本年度,実施した具体的な研究項目は,(a)基本機能の実装,(b)システム全体の実装,(c)性能評価である.(a)に関しては,インタフェース画面,興味深さ指標ライブラリ,ライブラリから興味深さ指標を選定する機能,選定した興味深さ指標でルールを評価する機能を実現した.(b)に関しては,(a)の基本機能を連結し,ユーザが使用可能なプロトタイプを開発し終えた.しかしながら,昨年度に詳細設計した拡張機能(興味深さ指標を分類して表示する機能,ユーザの興味を推定し評価を代行する機能)は実装完了には至っておらず,今後,実装を継続する予定である.(c)に関しては,プロトタイプを肝炎医療データに適用し,インターフェロン投与による治療効果について知識の発見を試みた.医師に実際に本ユーザインタフェースを使用してもらった結果,医学的に興味深いと考えられるルールが得られ,本ユーザインタフェースの基本機能が有効であると示唆された.その一方,各興味深さ指標の定義や意味が分かりにくく選択が難しいこと,インタフェース画面のユーザビリティが低いことなど,問題点も指摘された.今回は,1つのケーススタディによる性能評価であったが,今後,実験条件を統制し複数被験者による性能評価実験を行い,性能の詳細な見積りと本インタフェースの改善を試みたい.