推定する8項目
食事入浴運動・歩行排泄自立度
睡眠状態認知・意欲介助負担リスク
1st Medical Data Hackathon
医歯理工連携
医療データハッカソン
第1回テーマ：介護データ標準化チャレンジ
人工介護データを読み解き、医療・介護データの共有と利活用を見据えた標準フォーマットへの変換に挑戦します。 説明会では、課題の背景、配布データの見方、提出方法、評価方法までを具体的に説明します。
Hosted by
国際医工共創研究院
- 説明会
- 2026年6月19日（金）17:30〜
- 大会日程
- 2026年9月26日（土）10:00〜
- 対象
- 大学生・大学院生・ポスドク
- 課題
- 人工介護データ → 標準フォーマット変換
About
医療・介護データを「使える形」に整える実践型ハッカソン
今回のテーマ
第1回のテーマは「介護データ標準化チャレンジ」です。介護記録や利用者情報をもとに、共有・解析しやすい標準化されたデータ形式への変換を目指します。
なぜ標準化が必要か
医療・介護データは、施設や記録者によって表現が異なります。研究・開発・社会実装につなげるには、記録の意味を整理し、比較可能な形式へ変換することが重要です。
Briefing Session
説明会
説明会では、介護情報基盤の背景、介護情報の現状、ハッカソンで取り組む具体的な課題を説明します。初めての方でも内容を理解できるよう、データ例を見ながら説明します。
Jun.
19
Fri. 17:30
Challenge
参加者が取り組む課題
参加者は、人工的に作成された介護データを読み取り、指定された8項目のスコアを推定します。最終的には、3名分の正解CSVと同じ形式で、7名分の予測CSVを作成して提出します。
Step 1
3名分の例を見る
サンプル入力データと正解データを確認し、どのような情報からスコアが決まるのかを理解します。
→
Step 2
7名分を推定する
当日公開される評価用データに対して、8項目のスコアを推定します。
→
Step 3
CSVで提出する
3名分の正解CSVと同じ列構成で7名分の結果を作成し、Google Formから提出します。
提出CSVの考え方
提出ファイルは、事前に公開する3名分の正解データと同じ形式にしてください。
当日公開される7名分の user_id に対して、各項目のスコアを入力します。
user_id,食事,入浴,運動・歩行,排泄自立度,睡眠状態,認知・意欲,介助負担,リスク user_001,3,2,4,3,2,3,4,2 user_002,2,3,3,4,2,2,3,3
Data
配布データ
説明会当日から、3名分のサンプルデータと正解データを確認できるようにします。これにより、ハッカソン本番前に課題の形式と評価対象を理解できます。
Evaluation
評価方法
提出された7名分のCSVを、主催者側が保持する正解データと比較して採点します。評価は、各セルの予測値と正解値の差に基づいて行います。
基本スコア
7名 × 8項目、合計56個の値について、提出値と正解値の絶対誤差を計算します。平均絶対誤差（MAE）が小さいチームほど高順位になります。
MAE = mean(|submitted score − ground truth score|)