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今月の特集2 臨床検査領域における次世代データ解析—ビッグデータ解析を視野に入れて
健康医療データを用いた大規模データマイニングに向けて
Improvement of the quality of public-health and clinical medicine services by use of big healthcare data.
紀ノ定 保臣
1,2,3
1岐阜大学大学院連合創薬医療情報研究科医療情報学専攻・生命情報研究領域
2岐阜大学大学院医学系研究科
3岐阜大学医学部附属病院医療情報部
キーワード：
ビッグデータ
,
健康医療データ
,
データマイニング
Keyword:
ビッグデータ
,
健康医療データ
,
データマイニング
pp.978-984
発行日 2016年9月15日
Published Date 2016/9/15
DOI https://doi.org/10.11477/mf.1542200934
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Point
●検査部門システム（LIS），電子カルテシステム（EMR），そしてデータウェアハウス（DWH）：医療機関では数多くの検査機器が稼動しており，医師からの検査オーダーに対して検査結果を電子カルテシステムへ自動的に返送することが一般化している．今後，検査部門自身がデータウェアハウスを活用してビッグデータの蓄積と検査結果に対する質保証，そして，基準値に対する精度管理が推進されることが期待される．
●ビッグデータの定義と活用するための環境：ビッグデータを格納することができる大規模なDWHと，大規模なデータから“エビデンス”を発見するためのビッグデータ分析手法の理解，高速なビッグデータ分析環境の整備が求められる．
●ビッグデータを活用することの意義：個々の患者に対する検査結果には偶然性が内包されている．一方，これらデータが集積されてビッグデータになった場合，そこに“科学的な根拠”をみつけることが可能になる．
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