2016年度 第3回 JAMI & JSAI - AIM合同研究会


 
第3回
日本医療情報学会「医用知能情報学研究会」
人工知能学会「医用人工知能研究会」(SIG-AIMED)
合同研究会

(通称: JAMI & JSAI AIM 合同研究会)

2017年3月9日(木)13:00~ 10日(金)13:00予定 1泊2日
参加費:10,000円程度(宿泊されるお部屋で費用が変動します.領収書は宿泊施設より発行されます.)
※宿泊可能な方だけのご参加に限定させていただきます.定員60名,
交流会やワークショップも予定されております.

会場:マホロバマインズ三浦アクセス情報
所在地: 〒238-0101 神奈川県三浦市 南下浦町上宮田3231
電話: 046-889-8900



■ 特集テーマ:「ヘルスケアにおける人工知能技術の応用」および「一般」
Healthcare ITという分野がアメリカを中心に確立されつつあり,センサーネットワーク・IoTの研究者が盛んに議論を始め,Springerより2017年にHealthcare ITに関するJournal(Journal of Healthcare Informatics Research: JHIR)が発刊され,IEEE EMBS, CSがそれぞれHealthcare ITに関する国際会議を開催するといった動きがみられます.本研究会はこれらの世界的動向をおさえながら日本のHealthcare ITのあり方を人工知能の立場から議論することを目的に,2015年に設立されました.第三回目の今回は,コミュニティ作りに重点を置き,羽田空港や品川駅からもほど近い三浦半島の温泉施設で1泊2日の研究会を開催いたします.お忙しいなか,ふるってご発表・ご参加いただければ幸いです.幹事一同,お待ちしております.

■参加申し込み(参加費には宿泊費,夕食,朝食,会議費用が含まれています.)
締め切りました.多数のご応募ありがとうございました.

■抄録
抄録は人工知能学会 AI書庫(アイショコ)に掲載いたします(2017/3/08掲載予定).
本研究会の抄録はオープンアクセスにて公開しておりますので,ユーザ登録をせずに,閲覧・ダウンロードが可能です。


■ 第3回AIM 合同研究会 発表募集のご案内 

 発表募集テーマ「ヘルスケアにおける人工知能技術の応用」および「一般」
  • Healthcare ITという分野がアメリカを中心に確立されつつあり,センサーネットワーク,IoTの研究者が盛んに議論を始めており,来年度からSpringerより, Healthcare ITに関するJournal(Journal of Healthcare Informatics Research: JHIR)が発刊,IEEE EMBS, CSがそれぞれHealthcare ITに関する国際会議が開催するようになっています。
  • 本研究会では,これらの動きをおさえつつ,日本でのHealthcare ITのあり方を人工知能の立場から考えて行きたいと考えており,今回,これをテーマに研究会を開催致します。
  • これに限らず,医用人工知能の研究に関する「一般論文」の投稿も歓迎いたします.
  • 発表時間は 15分 (発表 10分、質疑応答 5分) 程度を想定しています。
■ 発表応募資格について
  • 今回は「発表者または共著者のいずれか1人は両学会のいずれかの会員であること」とさせていただきます.
 発表申し込み
締め切りました.

 抄録投稿締め切り2016年 2月28日 (火)→3月2日に延期いたしました.
  • フォーマットについては、抄録投稿ガイドラインのページをご覧下さい。
    原稿提出の際は,
    -メールの題目に【AIMED-2016-2:原稿】
    -メールの本文に,「1.発表題目,2.著者(発表者に○),3.所属」
    を入れた上でで,最終的なPDFファイルを 2月28日 (火) までに下記までメールでお送り下さい。
  • 送付先: jami-jsai-aim [at] googlegroups.com ※ [at] を@に置き換えてください。
  • 原稿は研究会のページに掲載します。(研究会資料の冊子は作成しておりません)
  • なお、原稿のWeb上での公開について特別な配慮が必要な場合(知財権のある場合など)は、発表申し込み時にその旨をお知らせください。
 問い合わせ先jami-jsai-aim [at] googlegroups.com  ※ [at] を@に置き換えてください。


■ プログラム<予定>

3月9日木曜日 

13:00-13:05 挨拶・趣旨説明

13:05-13:25    SIG-AIMED-003-01 [抄録] 「Study on Application of Data Mining and Machine Learning for Service Robot for Sit-to-Stand Performance」

◯王 天一1), 丁 憙勇1), 松裏 豊 1), 今井 秀人 1), 大野 宇史1), 大野 ゆう子2) 
1)大阪大学大学院医学系研究科保健学専攻 ロボティックス&デザイン看工融合共同研究講座
2)大阪大学大学院医学系研究科保健学専攻 総合ヘルスプロモーション科学講座 数理保健学研究室

起立動作は我々の日常生活における重要な動作である。加齢及び筋力の低下により、起立動作が難しくなると、ADL(Activities of Daily Life)やQOL(Quality of Life)に悪影響を及ぼす。これまでに、起立動作の支援を行う、様々なロボットが開発されてきた。そして、最近では人工知能を搭載したヘルスケアロボットが注目されている。 今回我々は起立支援ロボットを用いて、対象者(N=6)の立ち上がりの運動学的な特徴点を抽出して、Support Vector Machine (SVM)を用いた上で、ヘルスケアロボットの支援速度により起立動作における協調性を評価した。 結果として、ロボットの支援速度を遅くすると、対象者の動作協調性が低下することが分かった。動作協調性に基づく特徴点を用いたSVMを行った結果が高い精度(98.3%)を示した。


13:25-13:45 SIG-AIMED-003-02 [抄録] 「韻律情報と視覚情報に基づく会話活動評価値推定手法」

山中 俊貴 1),高瀬 裕 2),中野 有紀子 2)
1)成蹊大学理工学研究科理工学専攻
2)成蹊大学理工学部情報科学科

近年の高齢社会において,認知症高齢者は年々増加傾向にあり,認知症高齢者の状態把握・評価は重要である.本研究ではユーザの状態把握を目指し,韻律情報と視覚情報の特徴量に基づき,ユーザと対話システムとの会話における会話活動の評価を推定するモデルを提案する.重回帰分析とridge回帰分析により推定モデルを作成した結果,韻律情報だけでなく,視覚情報を加えたモデルの方が高い決定係数を得られたことから,ユーザの状況把握においては韻律情報のみならず視覚情報も有用であることが示唆された. また,ユーザの会話活動評価の正解値と本提案モデルの推定値との二乗誤差を分析した結果,未知データの推定にはステップワイズ法による重回帰モデルよりridge回帰モデルの方がより良い結果を示した.加えて,認知症高齢者のための対話システムに本提案モデルを実装し,介護者等へユーザの会話活動を伝えるレポートシステムを作成した.


13:45-14:05 SIG-AIMED-003-03 [抄録] 「機械学習手法を用いた脳梗塞の予後予測因子の抽出」

◯野原 康伸 1), 松本 晃太郎 2), 中島 直樹 1)
1) 九州大学病院
2) 済生会熊本病院

脳梗塞における予後予測因子を、DPC様式1情報、神経内科サマリー、看護実施情報、検査結果、栄養管理計画書の中から抽出した。1710名の脳梗塞患者における1566変数に及ぶデータに対して、機械学習手法の一種である勾配ブースティング決定木(GBDT)を適用して解析を行った。抽出された因子には、年齢や発症前mRS、NIHSSといった臨床現場でもよく知られた因子がある一方で、患者の全エネルギー消費量(TEE)やA/G比(アルブミン/グロブリン比)などの因子も抽出された。

14:05-14:25    SIG-AIMED-003-04 [抄録] 「腎臓糸球体病理画像のDeep Learningによる所見分類手法の検討」

◯山口亮平 1), 嶋本公徳 2), 河添悦昌 1)2), 堂本裕加子 3), 宇於崎宏 4), 大江和彦 1)2)
1) 東京大学大学院 医学系研究科 医療情報学分野
2) 東京大学医学部附属病院 企画情報運営部
3) 東京大学大学院医学系研究科人体病理学・病理診断学分野
4) 帝京大学医学部病理学講座

腎臓病は採血などの非侵襲的検査のみでは診断に至らない事が多く、その際は病理画像を確認して初めて、正確な診断、病態把握、予後予測や治療方針の決定を行うことができる。そのため、腎生検は臨床的に非常に重要な検査である。腎病理画像は、保存や研究への二次利用といった観点からデジタル化が各病院で進んできており、これらを活用して計算機による診断補助や、病理所見に関する新たな知見の獲得が期待されている。本発表では蛍光抗体法による腎糸球体染色画像のConvolutional Neural Networkを用いた病理所見の分類手法と分類精度について報告する。

14:25-15:20 招待講演 「画像認識技術による医療診断支援」  

講演者:村川 正宏(むらかわ まさひろ)
1999年 東京大学大学院工学系研究科博士課程修了.博士(工学).
同年電子技術総合研究所(現産業技術総合研究所)入所.
2011年 情報技術研究部門スマートシステム研究グループ長
現在、人工知能研究センター人工知能応用研究チーム長.
筑波大学システム情報系教授を兼任.
専門分野:機械学習、適応信号処理、最適化手法
現在は、医療画像診断支援、インフラ診断支援などの人工知能技術の実世界応用に従事

15:20-17:00    ワークショップ 「未踏高齢社会を乗り切るための医用人工知能」

ファシリテータ:木村通男(浜松医科大),野里博和(産総研),田尻和八(市立敦賀病院整形外科)
参加者全員でグループディスカッションをします.

17:00-19:30 チェックイン後,各自入浴などの自由時間
                    
19:30-21:00    イブニングセッション(夕食付き)


3月10日金曜日 (朝食後チェックアウトを済ませて会議室に集合)

10:00-10:20 SIG-AIMED-003-05 [抄録]「在院日数予測のための意味を考慮した単語重み付け手法」

◯松尾亮輔 1), Ho Tu Bao 1)
1) 北陸先端科学技術大学院大学

本研究では疾患によらない在院日数予測のための意味を考慮した単語の重み付け手法を提案する。提案する重みは伝統的な手法であるTFIDFによる重みと在院日数予測における医学的な重要度に基づく重みの組み合わせにより求められる。在院日数の予測における重要語は平均在院日数が長い精神疾患といった医学単語であると考えられる。そこで本研究では医学文書内の単語を、UMLSの医学オントロジーとICD-10コードを活用して疾患の平均在院日数の医学知識へマッピングさせ、平均在院日数が高いほど医学的な重要度を高くする。本提案手法の有効性を検証するため線形回帰を用いた回帰分析実験を行う。データセットはMIMIC IIから得られる60歳以上の患者の退院時要約の電子カルテを用いる。実験結果から提案手法の評価指標RMSEがTFIDFと比べて低いことから、提案手法の在院日数の予測性能が高いことが示された。

10:20-10:40 SIG-AIMED-003-06 [抄録] 「退院時要約の自動分類」

津本周作 1),平野章二 1),木村知宏 1)
1) 島根大学医学部医療情報学

電子カルテの登場で,さまざまな医療文書が電子的に集積され,これらのテキストマイニングの重要性が増している。退院時要約は,入院経過を一定の字数でまとめたテキストであるが,退院時要約から入院時の病名等の分類の自動化は類似症例の検索,異常症例の検知,付与された病名のチェック等,用途はきわめて大きい。本研究では,退院時要約の分類問題について,形態素解析で抽出したキーワードをまず対応分析でフィルタリングした後,SVM,深層学習等により分類する方法を考案し,それらの性能を比較した。

10:40-11:00 SIG-AIMED-003-07 [抄録] 「非接触における睡眠モニタリング手法の検討」

松裏 豊 1)、王 天一 1)、今井秀人 1)、渡辺宗一郎 1)、大野宇史 1)、丁 憙勇 1) 大野 ゆう子1)
1) 大阪大学大学院医学系研究科保健学専攻

 睡眠時無呼吸症候群(SAS)などの睡眠時呼吸障害は慢性疾患悪化リスクや交通事故リスクの上昇の要因といわれており早期発見が重要である。また臨床現場において医療従事者が入院患者の睡眠時の呼吸状態を簡易的かつ定量的に評価することは有用であると考えられる。 睡眠時無呼吸症候群(SAS)の診断には睡眠ポリグラフ検査(PSG)が行われている。しかしコード類による拘束感のためストレスは大きい。そのため近年、非接触で睡眠時の呼吸などのモニタリングが検討されている。非接触型における問題点としては体動の影響を受けやすいことがあげられる。しかし体動は睡眠時の重要な情報であり、体動や姿勢変化を認識することは、乳幼児突然死症候群の予防や転倒転落予防にもつながる。そこで今回、Microsoft™社Kinect®を用いて、呼吸とともに体動や姿勢の変化における特徴を抽出することで定量的な睡眠時のモニタリング評価の可能性について検討した。

11:00-11:55    招待講演 「臨床医学オントロジーの現状と利活用に向けた展望」

講演者:今井 健(いまい たけし)
2005年 東京大学大学院情報学環学際情報学府博士課程修了。博士(学際情報学)
同年医学部附属病院企画情報運営部特任助手、その後2008年米国MayoClinic客員研究員、
東京大学大学院医学系研究科疾患生命工学センター講師などを経て、
現在、同センター医工情報研究領域准教授.自治医科大学地域医療学センター特別特命教授を兼任
専門分野は医学医療における知識表現・推論処理、オントロジー工学、自然言語処理、機械学習など.
各種人工知能技術と臨床情報を用いた診断支援研究に従事.

11:55-12:00    閉会の挨拶



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