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新しくなった患者ブログ調査プラットフォーム
INITIATIVE INC.
患者さんの生の声を聞くために生まれました。
ワンストップ & オール・イン・ワン。
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資料価値のある闘病記録を精査収集。5 万件、 1,000 万ページをデータベース化しました。
日本の闘病ブログを集大成
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患者さんが病気にどう立ち向かい、何を体験し、何を考え、何を思い、何を感じたか。
患者さん自身が生成したビッグデータから解明します。
患者理解
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新しくなって登場です。
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d2略称「 d2 」。
ディーツーと呼んでください。
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DATA
TOOL
データにこだわります。
データの量と質が十分でないとどのようなツールもワークしません。
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患者さんの手になる闘病ブログは、現在、最も大量に公開され、最も詳細に記録された患者体験データです。
闘病ブログは質量ともに揃った患者生成データです。
BLOG
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患者さんが実際に書いているブログだけを対象にしています。信頼できる闘病ブログだけを抽出します
ペットの闘病記 医師ブログ
非患者ブログ 薬剤師ブログ健康食品ブログ
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データとツールをバンドリングしました。もう、ツール選び、データ探しで、消耗する必要はありません。
ワンストップ プラットフォーム
DATA
TOOL
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患者ブログ5万件、 1,000 万ページ。国内最大の患者体験データベースを今すぐ使えます。資料価値のある患者ブログだけを、人間の目でひとつひとつ確認して集めました。
クリーンで信頼のおける、そして今後も成長する患者体験データベースです。
もう、ネットで患者さんのデータを探す必要はありません。
主な疾患、薬剤について、すでに 500 万ページ、 25 億ワードをスキャン。テキストマイニング処理し、データベース化しています。
共起ネットワークグラフ、多変量解析などさまざまな分析出力が可能です。
もう、テキストマイニング・ツールを使う必要はありません。
大量のブログデータをフレーズ抽出のうえ、集計し数量化しました。患者全体の傾向をアンケート調査のように数値で把握できます。
患者ブログをアンケート調査のように集計できます。
薬剤に関する患者さんの意見を抽出。ポジティブ、ネガティブに分類しました。
患者さんの意見を抽出し、ポジ、ネガに分類します。
症状、治療、薬剤などカテゴリーごと、キーワードごとに KWIC 出力。必要な医療トピックだけを、素早く、まとめて概観できます。
大量の患者ブログをギュッと絞り出し、エキスを整理要約します。
d2 を使えば・・・・・
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垂直検索エンジン
テキストマイニング
KWIC
意見抽出
意見分類フレーズ集計
共起ネットワークグラフ
多変量解析
トラッキング
国内最大の患者体験データベース
ワンストップ・プラットフォーム
ディーツーなら、データもツールもそろっています。
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それでは、d2の背景をすこしご紹介します。
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乳がん患者ブログ 1000 件を形態素解析、ワードクラウド出力
ネット上には膨大な量の患者体験データが存在しています。
これまで、せっかく患者さんが貴重な体験記録を公開してくれているのに、この情報を有効に活用する方法がありませんでした。患者の声はネット上のゴミ情報やスパム情報のノイズに埋もれていました。
乳がん患者ブログ 1000 件からハーセプチン関連ワードを wordcloud 出力。 ©INITIATIVE INC.
![Page 14: D2 brochure 2_3](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062503/58f2ff261a28ab8a7f8b45a1/html5/thumbnails/14.jpg)
患者さんの体験と知恵を共有するサイトです。
TOBYO はネット上に分散し、ノイズに埋もれていた患者ブログを人間の目で精査し、一箇所に集め、疾患、性、年齢別に分類整理、タグ付けし、患者体験だけを検索できる検索エンジンを開発しました。信頼できる、資料価値の高い患者体験が集まっています。
![Page 15: D2 brochure 2_3](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062503/58f2ff261a28ab8a7f8b45a1/html5/thumbnails/15.jpg)
Web
闘病ユニバース
構造化、オーガナイズ
全文データベース患者ブログ 5万件1,000 万ページ
TOBYO患者体験の共有
患者体験の自発的公開
ノイズ・ゲート
スパム・サイト
偽装サイト
ウエブ上の患者体験データを構造化すること。
1,375 疾患
Raw Data Organized Data DB & Tools
Text Mining DB
ネット上に公開された患者ブログは非定型で様々なノイズを含んでいます。それらを TOBYO は構造化し、ノイズを除去し、利用しやすいかたちで提供しています。さらに d 2では、それら患者体験をデータベース化し、 4 つのツールと多彩な出力形態をご用意しました。貴重な患者さんの生の声を、効率的に聞くことができるようになりました。
![Page 16: D2 brochure 2_3](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062503/58f2ff261a28ab8a7f8b45a1/html5/thumbnails/16.jpg)
次に、d2の4つのツールを御覧ください。
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d2 の4つのツールです。
![Page 18: D2 brochure 2_3](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062503/58f2ff261a28ab8a7f8b45a1/html5/thumbnails/18.jpg)
多機能検索エンジンで、闘病ブログをすみずみまで調べられます。
世界初の患者ブログ専門の検索エンジンです。
信頼できる患者ブログだけを検索します。だから汎用検索エンジンのように、医療者やペットのブログを検索してしまうこともなく、ノイズが少ないです。
検索結果をいろんな条件で絞り込めます。
期間、疾患、性、年代、コンテンツ、開設年次などから検索結果を絞り込みます。例)「昨年一年間、胃がん、男性、 65才以上」
検索結果にはブログの属性が表示されます。
そのブログ作者の疾患、性、年代、開設年次、情報量ランク、評価ランクが表示されます。
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ブログをアンケート調査のように集計しました。(意見集計)
調査設問をフレーズに分解し集計する。
「この薬は効いた」という表現も、実は人によって様々な言い方があり、フレーズのバリエーションがあります。その数は数百、数千にものぼるでしょう。それらのフレーズパタンを技術的に吸収し、アンケート調査のような集計を、という発想で生まれたのが、 OPINIONS 「意見集計」です。
ページ単位ではなく人数単位で集計します。
これまでブログの集計はページ単位や話題件数が普通でした。それでは意味がつかみにくいので、人数単位で出力できるようにしました。「〇〇と答えた人は何人」と数値化するほうが、全体傾向はつかみやすくなります。
まだ β版ですが、これから精度を上げていきます。
患者さんの発言を集計して、わかりやすくアンケート調査のような集計形式で出力していきます。また設問リクエストにもお応えしていきます。
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患者さんの意見を抽出し、ポジ・ネガ分類します。(意見分類)
機械学習で患者さんの意見を抽出
「今日で3クール目の投薬が終わった」など、患者さんのブログ記事は、治療体験事実を記録するものが多いです。事実も重要ですが、患者さんが治療や薬剤をどう思い、何を考えたかを知りたいですね。そのためには意見抽出が必要です。膨大な数の記事を機械学習で意見抽出します。
意見をポジティブ、ネガティブに分類する
抽出した患者さんの意見を、ポジティブな意見とネガティブな意見に分類しました。まず意見全体のポジネガ比率を上部バーで表示しました。
次に、具体的な薬剤に対する患者さんの反応を、ポジ、ネガに分けて意見文表示しています。添付してあるURL で、もっと詳しい情報を元ページで確認できます。
機械学習で分類していますが、現在ベータ版運用しています。これも今後、精度を上げていきます。
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患者ブログをギュッと絞り出し、エキスだけを取り出しました。
患者ブログのエキスを KWIC 出力しました
患者ブログをひとつひとつ読んでいては一生かかります。治療、薬剤など大切なところだけを絞り出し、 KWIC(Key Word In Context) 形式で見やすく出力し、疾患別、薬剤別に DATA BOOK にまとめました。
テキストマイニング処理したデータを様々に出力できます
Analysis ではテクストマイニング処理済みデータを様々な形式で出力し、データライブラリーとしてダウンロードしていただけます。
![Page 22: D2 brochure 2_3](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062503/58f2ff261a28ab8a7f8b45a1/html5/thumbnails/22.jpg)
DATA BOOK は、患者体験に関わる文だけを KWIC 形式でまとめました。
●DATA BOOK 表紙
●薬剤ジャンル・ページ
●レミケード KWIC
●アウトライン
折り畳み
●元ページリンク
●キーワード右 2語でソート
●キーワードの前後 25語を抽出
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テキストマイニングデータを使って様々な分析出力ができます。
コレスポンデンス分析:関節リウマチ三剤の評価ワード比較
共起ネットワーク分析:癌研病院関連ワード
コレスポンデンス分析(数量化Ⅲ類)はテキストデータの可視化に適しています。複数のキーワード(例:薬剤)を患者の言語マップ上にプロットし、比較できるようしました。
キイワードにどんな言葉が関連しているかを、ノード(単語)とエッジ(連結線)でグラフ化しました。
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Analysis の DATA BOOK は 200 疾患、 109 薬剤。分析レポートはテキストマイニング出力を中心に
今後順次アップしていきます。
また、ユーザー様からのアドホック集計分析のリクエストにもお応えしていきます。
![Page 25: D2 brochure 2_3](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062503/58f2ff261a28ab8a7f8b45a1/html5/thumbnails/25.jpg)
患者ブログを時系列でトラッキングする環境がそろいました。
薬剤などキーワードをトラッキングします
患者さんの治療過程に時間軸を通し、記事を時系列に並べ、どのように薬剤など要チェックなキーワードが出現するかをトラッキングします。
その記事がどの治療過程のものかを表示します
「イベント」列では検査、入院、手術など、治療過程を示すワードの有無をチェックし、表示します。その記事がどの治療過程の話かを素早く確認できます。
各記事はダウンロードできます
各記事で気になったところがあれば、 CSV ファイルでページごとダウンロードできます。また記事ごとにブックマークをつけ、あとで詳しく検討することもできます。
各記事を日付で絞り込めます
3つのサブキーワードを設定
キーワード以外のサブキーワードで、競合品などを同時にトラッキングできます。
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ご利用料金は月額 10 万円(税抜き)から。
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ありがとうございました。
©株式会社イニシアティブ
ディーツーをよろしく!