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  1. 紀要
  2. 福知山公立大学研究紀要
  3. 4

要介護認定における機械学習技術の活用

https://fukuchiyama.repo.nii.ac.jp/records/373
https://fukuchiyama.repo.nii.ac.jp/records/373
ed2e6986-200e-4ea9-9bd2-88d14825d034
名前 / ファイル ライセンス アクション
fukuchiyama4-2.pdf fukuchiyama4-2 (1.2 MB)
Item type [ELS]紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2020-03-31
タイトル
タイトル 要介護認定における機械学習技術の活用
タイトル
タイトル Application of machine learning technology for care-need assessment of the Long-term Care Insurance
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習
キーワード
主題Scheme Other
主題 要介護認定
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 machine learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 care-need
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
雑誌書誌ID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12783942
著者 神谷, 達夫

× 神谷, 達夫

WEKO 506

神谷, 達夫

ja-Kana カミタニ, タツオ

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岡本, 悦司

× 岡本, 悦司

WEKO 507

岡本, 悦司

ja-Kana オカモト, エツジ

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奥村, 貴史

× 奥村, 貴史

WEKO 508

奥村, 貴史

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Kamitani, Tatsuo

× Kamitani, Tatsuo

WEKO 509

en Kamitani, Tatsuo

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Okamoto, Etsuji

× Okamoto, Etsuji

WEKO 510

en Okamoto, Etsuji

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抄録(日)
内容記述タイプ Other
内容記述 保健医療福祉行政においては、データの収集・整理・分析に膨大な手作業が発生しており、その解決が望まれる。その解決のためには、近年著しく発展した機械学習等の人工知能(AI)
技術の応用による効率化が期待されるが、行政内部の業務は一般に公開されておらず、効率化の検討が進んでいない。
本論文では、介護保険の要介護認定業務における認定審査会による二次判定作業に着目し、ケーススタディとして、認定審査会の二次判定作業に機械学習を活用することで業務効率化
の可能性を検討した。その結果,簡単なテキストマイニングの手法と機械学習アルゴリズムの1つであるロジス
ティック回帰分析のモデルを作成することができ、要介護認定における認定審査会の業務を効率化できる見通しができた。
本研究で用いた処理方法は、現在のコンピューター環境においては、容易に実現できる方法であり、この方法を普及させることにより、AIを用いて介護保険を効率化することができ
ると期待される。
書誌情報 福知山公立大学研究紀要

巻 4, 号 1, p. 19-26, 発行日 2020-03-31
表示順
内容記述タイプ Other
内容記述 2
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 24327662
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Ver.1 2023-05-15 09:34:04.793650
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