Us本コンペティションは招待制となっております。皆様から多数のご応募を頂きましたので、現在は参加受付を終了しております。ご了承いただけますようよろしくお願い申し上げます。参加者の皆様へのお知らせ(2019年2月12日)本コンペティションの規約追加事項(「情報の公開」部分)について、リーダーボード及びプロフィールページでの表示内容が当該事項に抵触するのではないかとのご指摘がありましたので、ご説明させて頂きます。当該事項は、本コンペティション主催者との取り決めにより、テーマの秘匿性から、参加者自身による参加者以外への情報公開を限定することを目的に設定されております。参加者の方々におかれましては、SNS等を通じて本コンペティションに関する情報発信を行わないよう、ご理解いただきたく存じます。リーダーボード及びプロフィールページ等での当該情報に関する表示につきましては、主催者の同意のもと弊社が主体となり実施しているものであり、参加者の皆様が本規約に抵触することはございません。糖尿病は全透析患者の原因の36.6%、冠動脈疾患と脳卒中の発症率は一般の約3倍、2倍と健康寿命に大きく関わり、その予備群は成人の10%を超え大きな社会的問題となっています。一方で、現状の糖尿病実態調査は、糖尿病専門施設での一部の患者データに基づき、日本全体での実態を必ずしも反映しないのが実情です。データベース事業(J-DREAMS)では、患者さんを匿名化した上で、各病院のデータのフォーマットを統一し収集システムを構築することで、大規模な患者データベースの構築を進めています。このデータベースにより糖尿病治療の実態を把握し、「どのような患者さんが多いのか」「どういう患者さんに対して、どういう治療をするのが最適なのか」などを調べることで、将来の日本の糖尿病治療の質を高める方法の確立が期待されています。現在、J-DREAMSでは、全国の医療機関からデータを収集し、各施設で管理されている検査データを臨床検査項目分類コード第10版(JLAC10)に準拠し分類しています。その分類には医学的な知見が求められ、大量のデータ整備に多大な労力が必要となっています。そこで、今回は複数の医療施設における検査項目名および検査値から対応するJLAC10コードを推定するアルゴリズムの構築にチャレンジいただきます。分類業務の効率化により日本の糖尿病治療の向上を目指します。検査値の実績、それらの同時検査の履歴とJLAC10マスター情報に基づき、新規の医療施設から提供される同様のデータにおけるJLAC10コードの推定ロジックを構築していただきます。最終的な推定結果は、各検査IDに対する所与のJLAC10コードとの対応確率を記載いただきます。運用性・拡張性を鑑みた実装を期待します。提供データのみを利用し、機械的な処理に基づく推定を前提とし、人間の判断に依存しない処理フローを期待します。本コンペが終了した後も、新しい医療施設における未知の検査項目名、その測定値、(同時)測定履歴が一定数蓄積した段階で、実行可能なアルゴリズムである必要があります。※各データには匿名化およびノイズ付加処理がされており、医療施設における実際のデータとは異なるものが使用されています。(5)結果識別コード2桁の17桁で構成されます。コンペティション参加規約への追加事項(検査コードデータ及び作成した資料等の利用)検査コードデータの利用にあたっては、以下の各号の利用条件を遵守するものとする。本コンペティションへの参加者は、当社から受領する検査コードデータを、本コンペティションへの参加に限定して利用することができるものとする。本コンペティションへの参加者は、当社から受領する検査コードデータを、本コンペティション終了後に破棄するものとする。本コンペティションへの参加者は、本コンペティションへの参加に関連して作成した資料等(最終提出物及び最終審査用提出物を含む)を、本コンペティション終了後に破棄するものとする。第2項、第3項に伴い、本コンペティションへの参加者は、当社が指定するデータ消去・破棄証明書を提出するものとする。本コンペティションへの参加者は、本コンペティションに関する情報(データの内容、自身の分析アプローチやモデリング手法、本コンペティションに参加していること自体等を含むが、これに限定されない。)を公開しないものとする。2019・精度評価は、評価関数「Logloss」を使用します。・評価値は0以上の値をとり、精度が高いほど小さな値となります。心構え・企業課題の達成、社会問題の解決、研究成果の共有等、大前提となる目的に合わせ、実用性を意識したアプローチで臨むこと。・特に運用性・拡張性を鑑みた実装を期待します。提供データのみを利用し、機械的な処理に基づく推定を前提とし、人間の判断に依存しない処理フローを期待します。・利用アカウントは1人につき1つまで。チームでの参加は禁止。情報の取り扱い・他の参加者と本コンペの予測に関連するデータ・ソースコードを共有する行為は禁止。・手動での検査項目名の書き換えは禁止。・辞書は、第三者の権利を侵害しない無償で誰でも手に入るオープンなものに限り、利用可能(独自の開発も可)。・新しい医療施設における未知の検査項目名、その測定値、(同時)測定履歴が一定数蓄積した段階で、実行可能なアルゴリズムであること。3つに分け、それぞれを実行すれば処理が進むように実装すること。1preprocess.py提供データを読み込み、データに前処理を施し、モデルに入力が可能な状態でファイル出力するモジュール。get_train_dataやget_test_dataのように、学習用と評価用を分けて、前処理を行う関数を定義してください。2train.py1で作成したファイルを読み込み、モデルを学習するモジュール。学習済みモデルや特徴量、クロスバリデーションの評価結果を出力する関数も定義してください。コンペティション参加規約への追加事項(検査コードデータ及び作成した資料等の利用)検査コードデータの利用にあたっては、以下の各号の利用条件を遵守するものとする。本コンペティションへの参加者は、当社から受領する検査コードデータを、本コンペティションへの参加に限定して利用することができるものとする。本コンペティションへの参加者は、当社から受領する検査コードデータを、本コンペティション終了後に破棄するものとする。本コンペティションへの参加者は、本コンペティションへの参加に関連して作成した資料等(最終提出物及び最終審査用提出物を含む)を、本コンペティション終了後に破棄するものとする。第2項、第3項に伴い、本コンペティションへの参加者は、当社が指定するデータ消去・破棄証明書を提出するものとする。本コンペティションへの参加者は、本コンペティションに関する情報(データの内容、自身の分析アプローチやモデリング手法、本コンペティションに参加していること自体等を含むが、これに限定されない。)を公開しないものとする。