本研究の目的は,機械学習を活用し,医療情報から高い精度でDPCコーディングを行うことである.我々は,ナイーブベイズ分類器や概念ベースを用いた分類器など様々な分類器を結合するというアプローチを採用する.そこで,必要となる医療分野に特化した概念ベース(単語の概念を表すベクトルの集合)を退院時サマリから生成し,その性能をDPCコーディングの実験により評価する.退院時サマリは分類器の入力でもある.生成した概念ベースを用いた実験結果から,その有用性が確認でき,また本研究の試みが有効であることも確かめられた.我々が構成したDPCコーディングのための分類器は,全14桁で76.0%,上位6桁で88.5%の精度を達成した.