決定木(decision tree)を使用した診断学習システムの開発
研究課題情報
- 体系的番号
- JP17K01134 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 17K01134
- 研究種目
- 基盤研究(C)
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 総合系 > 複合領域 > 科学教育・教育工学 > 教育工学
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2017-04-01 〜 2022-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 4,160,000 円 (直接経費: 3,200,000 円 間接経費: 960,000 円)
研究概要
これまでの医療系画像診断実習では、与えられた画像を読影する形をとっていたが、診断学習システムの中に検査法選択というdecision treeの仕組みを入れることにより、検査の必要性も学んでいける環境の構築を目指す。 課題内の主訴や症状をもとに最初の画像検査選択、その読影、次の画像検査選択、その読影という診断学習システムの基本形を構築した。
必要な検査を的確に選択する能力が向上することにより、将来的に実際の臨床の場で診断能力が向上することが期待できるのに加え、不要な検査を減らすことにより、被ばくをはじめとする検査のデメリットを軽減することが期待される。これらは良好な予後をはじめとする身体的なメリットだけでなく、検査軽減や的確な診断による治療期間短縮等による個人および社会的医療費の軽減も期待される。