人工知能学会全国大会論文集
第33回全国大会(2019)
セッションID: 1H3-J-13-05
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レセプトデータを用いた生活習慣病の発症予測
*八重樫 文絵荒木 雅弘岡 夏樹新谷 元司吉川 昌孝
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抄録

本稿では,レセプトデータを用いた生活習慣病の発症予測システムを提案する.近年運送業界では,インターネットの普及に伴うドライバーの過重労働に対する対策として,健康管理対策の見直しを急務としている.発症予測を目的とした関連研究には,医療情報に対して表現学習を用いているものがある.これらの関連研究と同様に,我々は本研究の課題を自然言語処理の分野の文書分類問題として捉え,生活習慣病の発症予測を行うモデルの開発を試みた.我々は文字列として保存されているレセプトデータを固定長ベクトル化し,アンダーサンプリングとバギングの組み合わせによって生活習慣病の発症を予測した.その結果,我々のモデルは正例の再現率が0.75にまで昇り,レセプトデータに対して自然言語処理を施すことの有効性が示された.

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© 2019 一般社団法人 人工知能学会
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