論文の構成

１．はじめに
・背景（現状・問題点など）
　女性疾患の受診率が低い（軽く見ている）。
　放置しておくと重篤な疾患に発展する恐れがある。
　受診しやすい環境整備が必要。
・研究の目的
　受診に役立つアプリを開発することで，受診を促進し、現状の改善を目指す。
　診療支援システムを開発するのが目的ではない。
　あくまでも女性健康管理および受診促進が目的で，疾患予測機能はスマホアプリに蓄積したライフログを有効活用する手段の一つ。
　予測結果は利用者が参考程度に活用する。
・研究の範囲
　　受診時に役立てるために問診票に記入する項目を入力できるようにする
　ライフログから疾患を予測する疾患予測機能を試行的に実装
　今回はスマホアプリを開発するところまでとし，実証実験までにはいたっていない
・先行研究
　女性健康アプリに関する先行研究の紹介
　　「月経前症候群の管理におけるスマートフォンアプリを用いた症状記録システムの開発と臨床使用」
　Bayes分類に関する先行研究
　　「インターネット経由で集めた症例を利用した機械学習による診断システム」
　　「結核接触者におけるナイーブベイズ分類による発症予測の試み」
２．方法
・入力項目の選定
　実際の医療機関が公開している問診票
　既存の女性健康アプリの入力項目の分析
・疾患分類
　Bayes学習
　　医中誌から収集した抄録を学習データとして利用した場合の分析方法
　　インターネットから集めた記事を学習データとして利用した場合の分析方法
・スマホアプリの構築方法
　　MonacaによるHTML5ハイブリッドアプリ
　　疾患予測サーバ
　　　Webサービスとして実装
　　　　WebAPI
　　　　相互運用性を考慮したインターフェース（HL7 FHIRの利用）
・疾患予測機能の評価方法
　検証データを作成して分類性能を評価
３．結果
・選定した入力項目
・作成したスマホアプリ
・疾患予測の結果
　抄録コーパス，インターネット記事コーパス各々の分類成績（学習曲線，混同マトリックス）
　検証データを用いた分類性能
４．考察
・疾患予測に対する評価
　抄録コーパスとインターネット記事コーパスで学習したときの分類性能の違い
　疾患を分類する上でどの用語が効いているか　
・先行研究との比較
　他の普及しているアプリとの比較
　Bayes分類性能の先行研究との比較
・限界
　テキストマイニングだけで疾患予測は難しい
　　他の項目（検査結果，バイタル，生理周期，・・・）
　実証実験に至っていない
・今後の課題
　データの標準化による他のシステムとの相互運用性（HL7 FHIRの利用）
５．結論
・研究の目的の達成度
　当初の目的は達成した
　本研究は疾患予測を実装した初の女性健康アプリ
　問診データを取り入れた2番目のスマホアプリ
６．参考文献
　「月経前症候群の管理におけるスマートフォンアプリを用いた症状記録システムの開発と臨床使用」
　「インターネット経由で集めた症例を利用した機械学習による診断システム」
　「結核接触者におけるナイーブベイズ分類による発症予測の試み」