医療福祉ビックデータの電子カルテライフログの解析

摘要

In this study, we chose Life Log(doctors' progress notes) from among Big Data(text data preserved by the Electronic Medical Record) at the University of Miyazaki Hospital. Sentences were analyzed into morphemes and the relations among feature vocabularies were analyzed using Polaris. We then visualized this information. The result was a qualitative analysis of doctors' progress notes using the text data mining technique, and achieved our initial goal: a visual record of this information. In addition, this result identified vocabularies relating to the proper methods of treatment, resulting in a concise summary of the vocabularies extracted from the doctors' progress notes. We constructed important vocabularies characterizing each doctor's progress note. This research suggests the fruitful possibility of automatically detecting a disease and classifying it from documents used at medical treatment sites.%本研究では、宮崎大学医学部附属病院の電子カルテシステムに保存されたビッグデータ(電子カルテライフログ)の中から、平成20年度肺癌入院患者記録を選んで文章を形態素解析し、特徴的な語彙間の関係をテキストマイニング技法を用いて病状経過や治療行為に関する知識を特徴的な語彙間の関係として解析した。この解析により得られた共起解析ネットワーク可視化図を検討した結果、患者特有と考えられる可視化結果が得られた。本手法から有用な病状経過に関連する語彙の発見が可能であり、抽出された語彙が簡潔に入院患者の電子カルテライフログの内容を要約し、病状を特徴づける重要な語彙となることが明らかとなった。