重み付きPLSAとDPCデータを用いた患者と診療行為等の同時クラスタリングにおける重み値によるクラスタリングの特徴の違いDPCデータの蓄積が進みこれら医療ビッグデータの重要性が認識されその利活用に期待が寄せられている。現状ではDPCを用いた集中治療関連の報告は散見されるが、治療法の効果などを検証した結果が大半であり、新たな治療戦略の選択・比較への応用などの報告は少ない。)を用いて集中治療を要する患者と診療行為の同時クラスタリング及び患者のクラスタ時間遷移パターンを抽出し、医師の治療戦略決定支援アルゴリズムの実現可能性を検証してきた。重み付きPLSAにより注目している「診療行為」や目的変数である死亡率や在院日数、医療費に重みを与える事で、注目変数の違いをより明確に示したクラスタリングが可能であることを確かめてきた。本研究ではこれまで用いていなかった項目も含め全てのDPC項目を変数として取り扱い、各変数の重みを変えることによるクラスタリングの特徴の違いを調べた。医療ビッグデータの利活用として、これまで診断群包括分類(DPC)データに注目し、治療戦略や医師の意思決定支援への応用の可能性を検証してきた。本研究では、DPCデータ全体から死亡率と関連する要因を探索的に見つけることを目的とした解析を行い、抽出されたクラスタの特徴やクラスタ遷移パターンについて検討した。1H4-J-13)商品化されている医療支援のための人工知能LogbiiLogbiiは、電子カルテやDPC、検査データなどの医療情報を解析することにより、医療現場の負担軽減や病院経営の効率化を行う人工知能(AI)だそうです。上記の期待や予想に反して、現状の人工知能の延長では確定診断を行うことはできない。その理由として、医学特有の事情がある。1:人間の持つ情報量が多すぎること、2:正解診断が確実に明確でないこと、3:膨大な知識が医学の履行には必要なこと、4:多くの意思決定を基に初めて治療方針が決まることの4つは医学の本質でもあり解決が現実的には不可能となっている。「医療情報(リソース)の断片化」は臨床研究における情報科学の効率的な使用を妨げ、医療ビッグデータ研究の実施とそこからの社会還元へのプロセスの大きな課題となっている。views岡山大、論文取り下げろってよ。