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【LODチャレンジ2022最優秀賞】Patient Locational Ontology-b...

S. Egami
December 18, 2022

【LODチャレンジ2022最優秀賞】Patient Locational Ontology-based Data (PLOD)

LODチャレンジ2022授賞式シンポジウムでの紹介スライドです。
受賞作品:https://github.com/PLOD-info/PLOD
受賞情報:https://2022.lodc.jp/awardPressRelease2022.html
引用:
江上周作,山本泰智,大向一輝,奥村貴史: オントロジーを用いたCOVID-19感染リスク行動の推論,第56回人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会, SIG-SWO-056-16 (2022) DOI: 10.11517/jsaisigtwo.2022.SWO-056_16

S. Egami

December 18, 2022
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Transcript

  1. Patient Locational Ontology-based Data (PLOD) 江上周作1,⼭本泰智2,⼤向⼀輝3,奥村貴史4 1産業技術総合研究所 ⼈⼯知能研究センター 2情報・システム研究機構 ライフサイエンス統合データベースセンター

    3東京⼤学⼤学院⼈⽂社会系研究科 4北⾒⼯業⼤学 保健管理センター 本研究は、⽇本医療研究開発機構(AMED)課題番号JP20he0622042の⽀援を受けています。また、神崎正英様(ゼノ ン・リミテッド・パートナーズ)、坂根昌⼀様(シスコシステムズ合同会社)、伊藤真和吏様(PLOD info)、野本昌⼦様 (理化学研究所)には、本研究を進める上で様々なご助⼒を頂きました。ここに深く感謝申し上げます。
  2. オントロジーの構築に向けて︓情報収集項⽬ • 「5つの場⾯」を参考に、 推論に必要な項⽬をリスト化 • 聞き取り調査時にチェックボックスで 対応できるように「有/無」で設定 • 飲酒(有/無) •

    飲⾷(有/無) • 複数⼈(有/無) • マスク外し(有/無) • 対⾯(有/無) • ⻑時間(15分以上)(有/無) • 狭い(有/無) • クローズド(有/無) • 会話(有/無) • 物の共有(有/無) • 気の緩み(有/無)(私的/公的) • ⼤声(有/無) 4 • 設計指針 • 場所、時間、⼈などの任意の項⽬をキーとして検索できる • 場所が誘引する感染リスク⾏動を推論できる • 個別の⾏動事例について三密の程度を推論可能にする
  3. OWL推論の評価実験 •CIROはOWL 2 DLオントロジーであり, カーディナリティを伴う⼀部の推論はGraphDB SE (OWL 2 RLまで対応)で動作しない •

    例︓ •OWL 2 DLに対応した推論エンジンHermiT [Glimm, B., et al. 2014]を使⽤し,データサイズを変更しながら推論 の実⾏可能性と速度を評価した 11
  4. まとめ • 構築したオントロジーにより、三密の程度の推論ととも に、場所や時間などの任意の項⽬をキーとした検索が可 能であることが確認できた • 保健所のシステムに導⼊することで、濃厚接触者の追跡 調査業務の省⼒化が⾒込まれる • 今後、⾏動調査UIと連携し、実運⽤に近い実験、スキー

    マ修正、バックエンドシステムの設計、実証実験を⾏う 13 江上周作,⼭本泰智,⼤向⼀輝,奥村貴史: オントロジーを⽤いたCOVID-19感染リスク⾏動の推論, 第56回⼈⼯知能学会セマンティックウェブとオントロジー研究会, SIG-SWO-056-16 (2022) https://doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2022.SWO-056_16