医療情報の分野において，生成されるテキスト情報は日々膨大となり，計算機による自動処理の実現が早急な課題とされている．しかしながら，病院内で生成される診療録や患者がSNS等で投稿する闘病記などの医療テキストは，特殊な文体や表現が使われることから，自然言語処理で扱うのは困難な問題とされている．

　神奈川県立がんセンターは，過去に提供したがん電話相談サービスの記録をテキストデータとして保持している．しかし，このテキストデータは他の医療テキストと同様に特殊な表現で記述されているため，自然言語処理に不向きなデータである．そこで本研究では，まず質的分析を行い，その結果に基づくテキストマイニングによって相談者の主訴の抽出と可視化を試みた．

　まず質的分析の結果から，横断的に出現する主訴「心配」「不安」「希望（要望）」「不信・不信感」「不満」をテキストマイニングの対象として選択した．次に，これら主訴の目的キーワードを拡張BNF （Backus-Naur form）によって抽出し，グラフ線画ツールを用いて可視化を行った．

　本研究の抽出結果に対してF-measureによる性能評価を行った．その結果，「心配」「希望」「不信・不信感」「不満」のF-measureは0.7を上回り，特に「希望」のF-measureは約0.8に達する性能を示した．また，本手法は一般的なテキストマイニング手法との比較実験においても性能の向上が確認された．一方，「不安」は目的キーワードが曖昧な場合が多いため，F-measureは約0.62に留まった．曖昧さの対応については今後の課題である．

　以上，本研究の方法の有効性が示され，本研究の知見は他の医療テキストの処理にも有用であると考えられる．

　Effective utilization of nursing human resources requires practical quantification tools on a temporal scale. However, a simple and sustainable system for quantifying nursing on a temporal scale has not yet been developed. Therefore, we developed a system to temporally quantify the per-patient nursing burden. This system is simple in that it measures bedside stay time. Its characteristic feature is that it combines a radio frequency proximity sensor embedded in a beacon and an electronic tag with a patient authentication function. Regarding the proximity sensor, the following measurement accuracy issue arose: Because the sensor relies exclusively on radio frequency communication, radio frequency interference from nearby beacons was encountered. However, authentication using an electronic tag improved the measurement accuracy. Evaluation of the system suggested that the combined use of the electronic tag and radio frequency proximity ameliorated the radio frequency interference problem, facilitating simplified measurement of bedside stay time.

　病床の効率的な運用は病院経営における主要な課題の1つであり，これを含め大規模データベースを使用した臨床指標に関する研究が多数発表されている．本研究は，入退院年月日のみを用いて日次の在院状況を行列で表現する方法を提案し，医療情報の電子化の状況を問わずこれらの研究に取り組めるための一助とする．この行列は在院行列と呼ばれ，行数が設置病床数，列数が観測日数，成分は非負整数（0が空床，1以上が使用中を意味する）とされる．任意の観測期間における平均病床稼働率を，在院行列の行数と観測日数との積を分母，観測期間に対応する列の合計を分子として簡便に計算できる．このように，在院行列はそれに関連する情報を用いて多様な種類の病床稼働率（例：移動平均，階差）を計算できるのみならず，作成用のスクリプトを再利用可能な形に整備し，コストをかけずにデータ分析を目的とした二次データを容易に作成できる点において有用性が高い．

　Task shifting/sharing plays an important role in promoting workstyle reform for physicians, and the smooth and reliable process from the delegate’s proxy input to the physician approval in the electronic medical record system holds the key to it. Approval is an absolute requirement for proxy input; thus, increased numbers of unapproved entries will hamper task shifting/sharing. Delegates’ unapproved proxy input is alerted on the electronic medical record system, but it is not effective. Therefore, improvements in the electronic medical record systems and their operational methods are necessary to promote workstyle reform. In this report, we introduce a new notification system for unapproved proxy input and show positive results in significantly reducing the number of unapproved entries and promoting task shifting/sharing in disease name input.