การประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการฝังคำเพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับทำนายผลการวินิจฉัยโรคจากบันทึกทางการแพทย์ของแผนกออร์โธปิดิกส์

ธนากร รัตนจริยา

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/63682

Title:	การประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการฝังคำเพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับทำนายผลการวินิจฉัยโรคจากบันทึกทางการแพทย์ของแผนกออร์โธปิดิกส์
Other Titles:	Applying Deep Learning In Word Embedding For Making A Diagnosis Prediction Model From Orthopedic Clinical Note
Authors:	ธนากร รัตนจริยา
Advisors:	เกริก ภิรมย์โสภา กฤษณ์ เจริญลาภ
Other author:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email:	Krerk.P@Chula.ac.th Chris.Cha@Chula.ac.th
Issue Date:	2561
Publisher:	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract:	งานวิจัยนี้จะนำเสนอวิธีการฝังคำในการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับทำนายผลการวินิจฉัยโรค ซึ่งปัจจัยสำคัญที่ทำให้ผลการวินิจฉัยโรคของแพทย์ผิดพลาดคือประสบการณ์ของแพทย์ที่ไม่เพียงพอ โดยการวินิจฉัยโรคที่ผิดพลาดนั้น นอกจากจะนำไปสู่การรักษาที่ผิดพลาดแล้ว ยังทำให้ผู้ป่วยเสียทั้งเงินและเวลา ดังนั้นเพื่อแก้ไขปัญหาการวินิจฉัยที่ผิดพลาด งานวิจัยนี้จึงนำเสนอวิธีการประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกกับการฝังคำ เพื่อทำนายผลการวินิจฉัยโรคจากระบบเวชระเบียน โดยจะสร้างแบบจำลองจากการใช้ข้อมูลในบันทึกของแพทย์ ซึ่งข้อมูลจะถูกนำไปวิเคราะห์ผ่านแบบจำลอง เพื่อทำนายผลการวินิจฉัยโรคที่มีความน่าจะเป็นออกมา เรียงตามลำดับความเชื่อมั่น และสุดท้ายจะใช้อัตราผลบวกจริง อัตราผลบวกเท็จ และค่าความแม่นยำมาเป็นตัววัดประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ได้ ซึ่งพบว่าค่าความแม่นยำของแบบจำลองในงานวิจัยนี้มีค่าเท่ากับ 99.95% และอัตราผลบวกจริงมีค่าเท่ากับ 86.64% ด้วยการทำนายผลลัพธ์อันดับแรกเพียงอันดับเดียว
Other Abstract:	We propose deep learning in word embedding for making a diagnostic prediction model. One factor that causes uncertainties in diagnostic is the inexperience of physicians. The diagnosis errors lead to incorrect and delay in treatment, waste of time and money. To solve the problem, a differential diagnosis is one critical tool. It is powerful and does not introduce additional work to physician. Our method uses a deep learning tool together with word embedding technique to make a differential diagnosis from existing diagnosis texts in medical system. The model will take the clinical notes from a physician. The note is then used to analyze the possibilities of diseases. The output is sorted by model confidence. In order to validate the model, we use True Positive Rate (Recall), False Positive Rate (Precision) and accuracy to compare to other works. Our model achieves a new record of accuracy at 99.95% The highest recall rate is at 86.64% in top first prediction.
Description:	วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2561
Degree Name:	วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level:	ปริญญาโท
Degree Discipline:	วิศวกรรมคอมพิวเตอร์
URI:	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/63682
URI:	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2018.1256
metadata.dc.identifier.DOI:	10.58837/CHULA.THE.2018.1256
Type:	Thesis
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
6070451521.pdf		1.87 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record