災害時のクロノロジーに対する優先度推定における順序回帰の適用

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タイトル別名
  • Prioritizing Chronological Records in Disasters Using Order Regression Models

抄録

大規模災害時に対策本部や保険医療調整本部などでは時々刻々と業務が発生し，業務の優先度に応じて医療資源の分配を決定している．優先度を推定するシステムを構築することができれば，業務の負担を軽減して災害対策に時間を割り当てることが可能になる．業務の内容はクロノロジーとして時間順に短い文書で電子的に記録されている．そこでクロノロジーに対して機械学習を利用して優先度を推定するシステムを構築し，どの程度の推定が可能かを明らかにする．本研究では災害医療のトリアージの観点から高・中・低の3段階の優先度を定義し，人手により分類した評価データを構築する．次に深層学習モデルを利用した優先度推定モデルを構築する．優先度推定は分類に順序が存在するため，回帰，クラス分類と順序回帰の三種類のモデル化を適用した．またベクトル化モデルとしてBag-of-Wordsモデル及びBERTを適用して比較した．実験の結果，順序回帰モデルが効果的であること，また，優先度が高のクロノロジーの分類においてはBag-of-Wordsモデル，優先度中のクロノロジーに対してはBERTモデルが高いF値を示したことを明らかにする．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390862545803307008
  • DOI
    10.14923/transinfj.2023pdp0041
  • ISSN
    18810225
    18804535
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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