Development of EHR Based Phenotyping with High Dimensional Patient Information

基于 EHR 的高维患者信息表型分析的开发

• 批准号: 16K09161
• 负责人: Kawazoe Yoshimasa
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2016
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2016-04-01 至 2019-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K09161/
• 关键词: EHR Phenotyping; 院内がん登録; 電子的診療情報; 深層学習; Deeplearning

项目成果

診療情報によるPhenotypingの現状・限界

使用医学信息进行表型分析的现状和局限性

• 发表时间: 2017
• 作者: 河添悦昌;香川璃奈;今井健;大江和彦
• 通讯作者: 大江和彦

疾患横断的なe-phenotyping手法開発を目的とした各疾患の特徴の検討

检查每种疾病的特征，旨在开发跨疾病的电子表型分析方法

• 发表时间: 2017
• 作者: 香川璃奈;河添悦昌;篠原恵美子;今井健;大江和彦
• 通讯作者: 大江和彦

小児内科

小儿内科

• 发表时间: 2014
• 作者: 石村匡崇;高田英俊;原寿郎
• 通讯作者: 原寿郎

状態空間モデルと深層ニューラルネットワークによる検体検査結果の欠損値推定精度の比較

使用状态空间模型和深度神经网络对样本测试结果缺失值估计精度的比较

• 发表时间: 2017
• 作者: 河添悦昌;倉沢央;岩井聡;香川璃奈;大江和彦
• 通讯作者: 大江和彦

The Impact of "Possible Patients" on Phenotyping Algorithms: Electronic Phenotype Algorithms Can Only Be Reproduced by Sharing Detailed Annotation Criteria

“可能的患者”对表型算法的影响：电子表型算法只能通过共享详细注释标准来重现

• DOI: 10.3233/978-1-61499-830-3-432
• 发表时间: 2017
• 期刊: Studies in health technology and informatics
• 作者: Rina Kagawa;Yoshimasa Kawazoe;E. Shinohara;Takeshi Imai;K. Ohe
• 通讯作者: K. Ohe