研究者詳細 - 森田　瑞樹

講演・口頭発表等 - 森田　瑞樹

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患者中心の患者情報登録の設計と課題

森田瑞樹

第2回生命医薬情報学連合大会 2013年10月30日

MedNLP Track at NII Test Collection for Information Retrieval (NTCIR) 2012-13 and 2013-14 招待

Mizuki Morita, Yoshinobu Kano, Tomoko Ohkuma, Eiji Aramaki

ShARe/CLEF eHealth 2013 2013年9月24日

Overview of the NTCIR-10 MedNLP Task

Mizuki Morita, Yoshinobu Kano, Tomoko Ohkuma, Mai Miyabe, Eiji Aramaki

The 10th NTCIR Conference (NTCIR-10) 2013年6月20日

Online Population-based Patient Registry to Collect and Share Health-related Data of Rare Disease Patients

Mizuki Morita, Soichi Ogishima, Kunihiro Nishimura, Eiji Aramaki, Tateo Ito

AAAI Spring Symposium 2013 2013年3月27日

患者の研究参加のあり方を考える –患者レジストリを例に

森田瑞樹, 荻島創一, 西村邦裕, 荒牧英治, 百瀬理絵, 安念潤司

全国難病センター研究会第19回研究大会 2013年3月3日

テキストのk-匿名化

荒牧英治, 増川佐知子, 宮部真衣, 森田瑞樹

情報処理学会研究報告. データベース・システム研究会報告 2012年11月

記述言語：日本語

近年大量のデータが集まりつつある.これにともない,テキストを匿名化したいという需要も高まっている.従来の匿名化は個人名,施設名などの固有表現を削除するものが多い.しかし,固有表現以外の部分から個人を特定できてしまうという可能性があり,十分な匿名化でない場合がある.そこで,本研究では,どのような文字列で検索しても,ヒットする件数は k 件以上となるように,テキストの一部を削除し,テキストを一意に特定できないようにするという新しい匿名化手法を提案する.実験の結果,カルテ文章の 84% の文字,論文の文章の 37% の単語を保存しつつ, k 匿名化 (k=2) を達成できた.また,この保存率を小規模なデータから推定する方法もあわせて提案する.

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アミノ酸保存度と相互作用エネルギーを組み合わせたタンパク質-リガンド結合部位予測手法の開発

Hiroto Tsujikawa, Yusuke Umeda, Mizuki Morita, Shugo Nakamura, Kentaro Shimizu

生物物理 2012年8月

Influenza Patients are Invisible in the Web

Eiji Aramaki, Sachiko Maskawa, Mizuki Morita

AAAI Spring Symposium 2012 2012年3月

Linked Rare Disease Data (LRDD): linking rare disease data for open innovations

Soichi Ogishima, Satoshi Mizuno, Mizuki Morita, Masataka Kikuchi, Hiroshi Tanaka

The 7th International Conference on Rare Disease and Orphan Drugs (ICORD 2012) 2012年2月5日

Data integration on rare disease and orphan drug with open source drug discovery database

Kazuyoshi Ikeda, Mizuki Morita, Kazuki Ono, Yo Terada, Yukiko Nishimura

The 7th International Conference on Rare Disease and Orphan Drugs (ICORD 2012) 2012年2月5日

Orphan drug and medical device development promotion system in Japan

Mizuki Morita, Akane Hashimoto, Kazuyoshi Ikeda, Masasumi Shida, Hirofumi Kusunoki, Takako Kitamado

The 7th International Conference on Rare Disease and Orphan Drugs (ICORD 2012) 2012年2月5日

Twitter Catches the Flu:事実性判定を用いたインフルエンザ流行予測

荒牧英治, 増川佐知子, 森田瑞樹

情報処理学会研究報告. SLP, 音声言語情報処理 2011年5月

記述言語：日本語

近年のTwitterの普及とともに,そこから有益な情報を抽出する研究の需要が高まっている.本研究ではインフルエンザ流行予測の問題に焦点をあてる.まず,Twitterからインフルエンザに関連した発言を抽出する.次に,SVMを用いた分類器で,その発言者が実際にインフルエンザにかかっているかどうかを判定する.実験では,厚労省報告の症例数と比較し相関係数0.89の精度で流行予測することができ,提案手法の有効性を示した.特に,流行の開始時期においては,相関係数は0.97と高く,最先端の手法であるGoogle Fluトレンドと同等の精度が得られた.本研究によって,Twitter上のテキストが現実の疾病状態を反映していること,また,言語処理技術によって,その情報が抽出可能であることを示した.

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ウェブからの疾病情報の大規模かつ即時的な抽出手法

荒牧英治, 森田瑞樹, 篠原(山田, 恵美子, 岡瑞起

言語処理学会第17回年次大会（NLP2011） 2011年3月10日