半構造化された診療記録に対する長期在院患者の推定

抄録

診療の電子化が進み、医療データの分析や解析の重要性が増しており、医療の質向上や効率化に期待されている。電子医療データには構造化数値データや非構造化テキストデータが含まれる。構造化数値データの分析環境は整備されてきているが、非構造化テキストデータに対しては、発展途上である。本稿では、済生会熊本病院における大腿骨近位部骨折術の診療記録に対して、SVM(support vector　machine)を適用し、長期在院患者を特徴付けるキーワードをPOMRのSOAP形式毎に抽出し、項目別に占める割合を算出した。キーワードの重要度を3つの指標で評価を行った結果、検査項目や客観的事項を記載しているObjective項目が高い割合を占めた。