健康・医療情報シーケンスからの頻出パス可視化と分岐要因推定およびブロックチェーン適用への展開

東京工業大学情報理工学院情報工学系　横田 治夫

電子カルテの二次利用による医療改善に向け、２０１３年から宮崎大学医学部附属病院ＩＲ部と共同で、医療指示情報へのシーケンシャルパターンマイニング技術の適用によるクリニカルパス改善のための研究を行い、頻出パスの抽出およびその可視化等を行ってきた。その一環として行った頻出パスの分岐要因の推定方法および分岐パスの評価方法に関する検討について報告する。また、その発展として、ブロックチェーン技術を利用した電子カルテや生理計測データのプライバシーを考慮した蓄積と解析のアプローチに関しても検討内容を報告する。