竹村 匡正

電子カルテの普及に伴い、膨大な診療情報がデータベースとして蓄積されているが、十分に活用されていない。情報を活用するにはどのようなUIが有効であるか、Webベースで複数のUIを構築し、比較・検証を行う。

医療現場での応用を考慮した位置計測ソリューション(RTLS:Real-Time Location System)を開発し、実証実験によって有効性と課題を確かめた。ここでは低消費電力,低コストを特徴とする近距離無線Bluetoothを用いて位置関係を推定できるBT-ID技術をセンサネットワークによって大量に導入し、複数の電波灯台で受信する受信信号強度を集約して階層的に位置識別を行うアルゴリズムを開発した。実環境で実施した評価試験ではベッドレベルでの位置識別88%を達成した。誤識別結果を分析した結果、電波伝搬に関わる課題と、アルゴリズムとその実装に関わる課題を抽出し、これらを改善する手段を考察した。

患者が処方された薬を医師の指導にしたがって服用することは、疾病の改善や症状の悪化を防ぐために必要なことである.本稿では、薬の飲み忘れや飲み残しを防ぐことを目的とした服薬管理システムの開発について報告する。我々が開発したシステムは、普及しつつあるスマートフォン上で動作するアプリケーションソフトウエアであり、患者に服薬時間に薬を飲むよう音声で指示を与える機能を持っている。このシステムは、インターネットを介して処方情報の取得が可能であり、音声ガイドにより服薬の時間設定が出来るように構成されている。本稿では、本システムの開発とこれからの課題について述べる。

患者が処方された薬を医師の指導にしたがって服用することは、疾病の改善や症状の悪化を防ぐために必要なことである．本稿では、薬の飲み忘れや飲み残しを防ぐことを目的とした服薬管理システムの開発について報告する。我々が開発したシステムは、普及しつつあるスマートフォン上で動作するアプリケーションソフトウエアであり、患者に服薬時間に薬を飲むよう音声で指示を与える機能を持っている。このシステムは、インターネットを介して処方情報の取得が可能であり、音声ガイドにより服薬の時間設定が出来るように構成されている。本稿では、本システムの開発とこれからの課題について述べる。A patient should take prescribed drug according to physicians' instructions not to deteriorate his/her condition. This article repots a development of drug-taking management system for smartphone. This is an application which can acquire prescription through Internet and lead a user to appropriate alarm setting to urge to take medicine. Our system has a guide function with voice. We confirmed that this system works expectedly through an experiment.

本研究の目的は,機械学習を活用し,医療情報から高い精度でDPCコーディングを行うことである.我々は,ナイーブベイズ分類器や概念ベースを用いた分類器など様々な分類器を結合するというアプローチを採用する.そこで,必要となる医療分野に特化した概念ベース(単語の概念を表すベクトルの集合)を退院時サマリから生成し,その性能をDPCコーディングの実験により評価する.退院時サマリは分類器の入力でもある.生成した概念ベースを用いた実験結果から,その有用性が確認でき,また本研究の試みが有効であることも確かめられた.我々が構成したDPCコーディングのための分類器は,全14桁で76.0%,上位6桁で88.5%の精度を達成した.