@article{oai:kitami-it.repo.nii.ac.jp:00008677,
 author = {前田, 康成 and Maeda, Yasunari and 山内, 翔 and Yamauchi, Sho and 鈴木, 正清 and Suzuki, Masakiyo and 高野, 賢裕 and Takano, Masahiro and 松嶋, 敏泰 and Matsushima, Toshiyasu},
 issue = {2},
 journal = {バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌},
 month = {},
 note = {ヘルスケア支援に関しては，従来からモデルとしてマルコフ決定過程が採用されている．従来研究では治療方針またはヘルスケアに関するアドバイスが選択され，総コストを最小化するヘルスケア支援方法が提案されている．本研究では治療方針またはアドバイスの選択を実施する前に追加的に検査を選択する．追加の検査の選択によって，患者の未知の健康状態に関する能動学習が可能になる．追加検査の後に検査結果に基づいて治療方針またはヘルスケアに関するアドバイスが選択される．本研究ではヘルスケアにおける総コストをベイズ基準のもとで最小化するヘルスケア支援方法を提案する．提案アルゴリズム中では最適化手法として動的計画法を用いる．, In previous research Markov decision processes are used in order to represent a healthcare support. A treatment or a healthcare advice is selected and the total cost is minimized in the previous research. In this research an additional examination is selected before the selection of treatment or healthcare advice. Active learning for a patient's unknown health status is done by the selection of additional examination. After the examination a treatment or a healthcare advice is selected depending on the result of the examination. We propose a new healthcare support method which minimizes total cost with reference to a Bayes criterion. In the proposed method dynamic programming is used.},
 pages = {21--27},
 title = {マルコフ決定過程を用いたヘルスケア支援に関する一考察},
 volume = {19},
 year = {2017}
}