共催：未踏スケールデータアナリティクスセンター
　　　数理・データサイエンス・AI 教育強化拠点コンソーシアム　東北ブロック

お茶の水女子大学共創工学部・准教授 LE Hieu Hanh（  レー ヒェウハン ）先生をお招きして、セミナーを開催いたします。

参加希望の方は、以下の開催場所にお越しください。

日時：2026年 9月10日（木）16:00～17:30

講演題目：頻出医療指示パターンに基づく医療機関クラスタリングと分岐要因推定

開催形式：対面形式により現地開催　オンラインによる配信はありません

現地場所：東北大学 レジリエント社会構築イノベーションセンター大会議室（３０６）

http://promo-innov.tohoku.ac.jp/incrs/access.html

講演概要：複数医療機関の電子カルテデータから頻出する医療指示パターンを分析することで，医療機関ごとの診療の特徴を把握し，医療指示の予測や推薦に役立てることが期待されている．しかし，対象となる医療機関が増えると，機関間の共通点や相違点を把握することが難しくなる．また，実際の治療プロセスは患者や医療機関によって異なるため，標準治療から分岐する要因を明らかにすることも重要である．

本講演では，複数医療機関を高精度かつ安定的にグループ化するクラスタリング手法と，医療指示パターンの分岐要因を説明可能な形で推定する手法を紹介する．クラスタリングでは，各医療機関から抽出した頻出パターン間の距離を動的時間伸縮法により算出し，医療機関間の類似性を評価する．分岐要因の推定では，標準治療との一致度を表すF値に基づいて分岐点を選択する．さらに，医療機関の特徴や検査結果を用いて予測モデルを構築し，SHAP（SHapley Additive exPlanations）により分岐に影響する要因を明らかにする．

最後に，27医療機関の実電子カルテデータを用いた評価結果を示し，提案手法の有効性について述べる．

【問い合わせ先】　　UDACセミナー事務局　E-mail: udac_seminar@grp.tohoku.ac.jp