ナカノ　トシアキ   NAKANO TOSHIAKI   仲野　俊成    所属   関西医科大学  附属枚方病院医療情報部    職種   嘱託
言語種別	日本語
発表タイトル	胸部単純写真読影における初学者向け自己学習システムの構築
会議名	第47回日本医学放射線学会秋季臨床大会
学会区分	全国規模の学会
発表形式	ポスター掲示
講演区分	一般
発表者・共同発表者	◎三原直樹、冨山憲幸　　、松村泰志、笹井浩介、川上洋一、黒田知宏、仲野俊成、宮本正喜、朴勤植、玉川裕夫
発表年月日	2011/10
開催地 （都市, 国名）	下関
概要	我々はこれまで、放射線科診断専門医の作成した自然文レポートから医学的知識を抽出し構築した症例データベースを元に、RDF（Resource Description Framework）の手法を応用した画像レポート作成支援システムを開発してきた。このシステムでは、過去の知識や経験に基づいて、レポート作成時に入力支援情報を半自動的に提示することができる。すなわち、蓄積した症例データベースから自然文読影レポートを構造化し、構造化したデータの出現頻度、共起確率といった統計情報を考慮して候補単語として提示するため、レポート作成者は、画像における異常の部位、所見、診断をそれぞれ提示される候補の中から選択することが出来る。さらにこのレポート入力支援システムでは、部位、所見を入力すると候補の中から診断が絞り込まれる。 今回我々は、この支援機能を応用し、胸部単純写真読影の初学者向け学習システムを構築した。 システムに登録した症例は、当施設の放射線診断専門医が日常業務の中で厳選し、教育用症例として保管している490例である。本システムでは、教育用症例として登録された胸部単純写真をみながら、部位、所見、診断を選択肢から選択する。複数の所見、複数の診断がある場合は、その数をあらかじめユーザに示し正解に導くようにしている。また、選択した部位、所見、診断を元に、システムが自然文を生成し提示することで、画像診断レポートの記載方法を同時に学習することが可能である。ユーザが入力した選択肢はシステムが自動的に判定し、正解、不正解を出す。不正解の場合は、その問題をやり直すこともできるし、保留して次の問題に進むこともできる。また学習履歴を保持しており、自己学習における正答率も出すことができる。本システムは、画像診断技術の自己学習システムとして有効と考えられるので報告する。