人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第34回 (2020)
セッションID: 3H1-GS-3-01
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血液検査データに対する包括的なデータサンプリング法
*吉田 拓倫永縄 拓也松井 藤五郎平手 裕市
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抄録

本論文では、対象となる臨床イベントの発生を予測するための医療記録分析におけるサンプリングの新しい方法を提案する。従来手法では、患者ごとに、正例と負例が1対1となるように、臨床イベントの発生直前のデータを正例、臨床イベントから最も遠い過去のデータを負例としてサンプリングしていたが、一方のデータしか存在しない患者があり、6割以上の患者のデータが使用されていなかった。そこで本論文では、これらの患者のデータを有効に活用するために、一方のデータしか存在しない患者のデータのデータも正例と負例が1対1となるようにサンプリングした上で、従来のデータに加えて使用することを提案する。また、実験によりその有効性を確認し、結果について考察する。

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© 2020 一般社団法人 人工知能学会
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