インシデントレポートからの重要事象抽出による原因と結果の予測 −人工心肺事例を中心として−

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タイトル別名
  • インシデントレポートからの重要事象抽出による原因と結果の予測 −人工心肺事例を中心として− Classification of incident cases using text mining －Centered on cases related to heart-lung machine－
  • インシデントレポートからの重要事象抽出による原因と結果の予測 : 人工心肺事例を中心として
  • インシデントレポート カラ ノ ジュウヨウ ジショウ チュウシュツ ニ ヨル ゲンイン ト ケッカ ノ ヨソク : ジンコウ シンハイ ジレイ オ チュウシン ト シテ

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説明

医療現場ではさまざまなタイプの事故が存在するが，多くの事故は，過去に発生した事故との類似性が高い．過去に発生した事故に関する情報の共有が行われ，それらを有効活用することができれば，将来起こる可能性のある医療事故を未然に防ぐことが可能となるはずである．そこで共有すべき情報源としてインシデントレポートに着目し，そこから事故の原因，結果といった情報を機械的に抽出し，現場での活用可能なシステムの作成を目指す．まず，インシデントレポートの内容を把握して重要事象を定義する．つぎに自然言語処理技術を用いてインシデントレポートの文脈から重要事象を抽出する．この重要事象には原因あるいは結果に関わる情報が含まれているものとみなす．さらに，生じる事象の時間的な制約関係，すなわち事象の生起の順序性を定義する．その結果，各レポートの記述を重要事象の関係構造とそこから派生する可能性のある事象から成る要約情報として表現することができる．これらを人工心肺関連のインシデントレポートに適用し，レポート情報の再現性，レポート記述が不完全である場合の補完性，事故拡大の可能性などの点から検討を行った．その結果，重要事象の時間軸の関係性から，レポート中に記載されている事象だけでなく，そこから予想される原因または結果に相当する事象も含めた抽出が可能となるなど，現場での活用につながる基本的な機能が実現された．

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