ランキング学習による臨床診断支援システム

抄録

目的: "患者の自覚症状、他覚症状、身体所見、臨床検査結果、画像検査結果等"から、"可能性のある疾患の順位付きリスト"を出力する臨床診断支援システムを開発した。 システムの目的は、内科医、総合診療医の鑑別診断の支援である。 臨床診断支援システムは、診断エラーの防止に有用である。 医師の鑑別診断プロセスは、ランキング学習との親和性が高い。 方法: 評価関数は、NDCGである。 損失関数は、Approximate NDCG、Gumbel Approximate NDCGである。 ソフトウェアライブラリは、TensorFlow、TensorFlow Rankingを採用した。 結果: 評価関数による推論結果の評価、実症例による診断性能の評価ともに、従来の手法(Pointwise Approch)よりも高い性能を示した。 結論: "ランキング学習による臨床診断支援システム"は、内科医、総合診療医の鑑別診断の支援と診断エラーの防止に有用である。