臨床検査57巻5号

2013年05月発行

今月の特集1 実践EBLM―検査値を活かす

検査情報からの新たなエビデンス創造―大規模データへのIT技術の応用

著者： 片岡浩巳¹

所属機関： ¹高知大学医学部附属医学情報センター

ページ範囲：P.510 - P.517

■データマイニングは大規模なデータから有用なパターンや規則を発見する研究で，解析，可視化，評価の検証サイクルを回すことから有用な知識を発見することを目的とする．対象領域（医学）と解析の特性を理解して実施すべき研究分野である．

■診療データベースから新たなエビデンスを創造するには，信頼できるデータで構成されたデータウエアハウスの構築が不可欠である．

■大規模データを取り扱う場合は，データベースのSQLなどを用いたデータベース問い合わせが自由にできる技術をもつことが必須である．

■大規模データの解析では，膨大な計算量が必要とされるため，効率的で単純なアルゴリズムの組み合わせの繰り返しや，次元削減や要約などの情報処理技術を利用する．

参考文献

1）片岡浩巳，畠山豊，奥原義保，他：情報技術を駆使した日常検査データからのエビデンスの探索．臨床病理　60：698-706，2012

2）片岡浩巳：データの2次利用の視点からみた臨床検査情報の活用．検査と技術　40：209-213，2012

3）片岡浩巳：臨床検査技師のための実践医療データベース論．検査と技術　33：76-81，161-166，287-292，373-379，465-469，553-557，659-663，769-774，847-851，939-943，1421-1426，1501-1507，2005

4）Robin X, Turck N, Hainard A, et al：pROC：an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics　12：77，2011

5）片岡浩巳，畠山豊，奥原義保，他：CBC検査の尤度マトリクス距離を用いた，胃癌マーカ検査としての評価．医療情報学　32（suppl）：624-627，2012

6）Thomas MJF, Edward MR：Graph drawing by force-directed placement. Software：Practice ＆ Experience　21：1129-1164，1991