05月30日(Sat) 15:20〜16:40 H会場(5F北-小講義室 (583))
| 演題番号 | 1H4-3in |
|---|---|
| 題目 | マルチタスク学習に基づく疾病コンテキストを考慮したICU 入室患者の死亡リスク予測 |
| 著者 | 則 のぞみ(京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻) 鹿島 久嗣(京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻) 山下 和人(京都大学大学院医学研究科医療経済学分野) 猪飼 宏(京都大学大学院医学研究科医療経済学分野) 今中 雄一(京都大学大学院医学研究科医療経済学分野) |
| 時間 | 05月30日(Sat) 16:00〜16:20【一般口頭発表】06月01日(Mon) 09:00〜11:00【インタラクティブ発表】 |
| 概要 | ICU入室患者の死亡リスク予測において，疾病によって死亡リスクを説明するルールが異なるという“ 疾病コンテキスト”を考慮するために，疾病ごとに個別化した予測モデルを構築する．疾病ごとの個別化に際して課題となるデータの疎性に対処するために，疾病の分類とEHRの分類に関する二つのドメイン知識を取り込むマルチタスク学習手法を提案し，医療機関における実データを用いた実験で提案手法の有効性を示す． |
| 論文 | PDFファイル |