AIと医療DX
3.データサイエンス
山本 晴子
1
1国立循環器病研究センター
キーワード:
データサイエンス
,
リアルワールドデータ
,
データ品質
Keyword:
データサイエンス
,
リアルワールドデータ
,
データ品質
pp.290-293
発行日 2026年3月15日
Published Date 2026/3/15
DOI https://doi.org/10.32118/cr035030290
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データサイエンスとは何か?
医療現場では,日々,大量のデータが生成される.紙カルテ時代には,日々の診察や検査等から生まれるデータは紙に記載され,研究等に使用するにはカルテとは別のデータベースに人の手で打ち込まなければならなかった(現在でも,患者レジストリ研究でこのような運用が継続している).電子カルテの普及につれて,さまざまなデータが電子化され,蓄積されるようになった.このように日常業務の中で自然に蓄積されるデータはビッグデータともリアルワールドデータ(real world data;RWD)ともよばれ,その活用が叫ばれるようになってきた.その中で,データサイエンスやデータサイエンティストといった用語もまた,注目を浴びている.
データサイエンスは,IT技術の発達やインターネット・スマートフォン等の普及等による大量データ蓄積等に伴って生まれてきた非常に新しい分野の科学である.Harvard Business Reviewの2012年10月号 1)に, "Data scientist:The Sexiest Job of the 21st Century"という記事が掲載されたことを記憶している読者もいることだろう.ちなみに,この記事の中で「データサイエンティストの欠乏はさまざまな分野で深刻な問題となるだろう」という予測があり,現在の日本で見事に的中している.

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