感染リスクの自動判定が可能なオントロジーCIROに基づく疑似データセット「Patient Locational Ontology-based Data (PLOD)」がLODチャレンジ 2022最優秀賞及びオントロジー賞を受賞しました
2022. 11. 30 /
当センターの山本泰智特任准教授が産業技術総合研究所の江上周作研究員、東京大学の大向一輝准教授、北見工業大学の奥村貴史教授と構築したデータセットであるPatient Locational Ontology-based Data (PLOD)がこの度、LODチャレンジ 2022最優秀賞及びオントロジー賞を受賞しました。LODチャレンジは、新たなデータづくり、データ公開、データ共有の仕掛けやオープンデータ活用のアイディア、アプリケーションなどを「作品」として募集し、優れた作品を表彰する毎年開催されているコンテストで、今年で12回目になります。 この度受賞した作品は疑似データですが、同形式の実際のデータが利活用されることを想定した活動が続けられており、追跡調査対象者の順序付けやスクリーニングの効率化に貢献することが期待できます。
審査講評は、下記の通りです。
PLODは場所や行動に紐づくCOVID-19感染リスクの推論が可能なオントロジー(CIRO)に基づいてナレッジグラフ化(RDF化)された疑似データです。個人情報保護のため実データの公開は困難であるものの、「三密」や「５つの場面」などの政府提言にもとづく感染リスクの自動判定が可能な定義が適切に行われており，追跡調査対象者の順序付けやスクリーニングを大幅に効率化できる可能性があります。このような点から、ナレッジグラフの利用事例として最優秀賞に値すると評価しました。