問診データに対する潜在トピックモデルに基づく健診データ解析

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  • Analysis of Health Checks Data Based on Latent Topic Model for Medical Interview

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抄録

健康診断において被験者の問診項目情報も利用する解析を行う妥当性評価のために，問診項目の記述内容と健診における検査結果との関係性を解析した．問診情報は多数の項目（270項目）から構成されているため被験者ごとの記述特徴を直接的に抽出することは困難である．各被験者の生活習慣を潜在トピックとし，その条件下で回答パターンを確率モデルとして記述し，潜在的ディリクレ配分法によって各潜在トピックを抽出することにより，被験者群の問診特徴を自動で抽出する．4,381被験者に対し30トピックで分割し検査値分布の比較を行い，各群において検査項目（血糖値，TG，eGFR）が他の群と比較して差が存在している（p<0.05）場合，その検査値に対応した問診項目回答パターンであることを示した．この解析結果は，診断時における主訴や病歴情報と同様に，被験者の状態を把握するために問診情報が重要な判断基準として利用可能であることをデータに基づき示した．

収録刊行物

  • 医療情報学

    医療情報学 33 (5), 267-277, 2013

    一般社団法人 日本医療情報学会

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