臨床検査64巻5号

2020年05月発行

今月の特集2 EBLM（evidence based laboratory medicine）の新展開

医療ビッグデータの活用—医療ビッグデータ解析法

著者： 片岡浩巳¹²

所属機関： ¹川崎医療福祉大学医療技術学部臨床検査学科 ²川崎医療福祉大学医療福祉マネジメント学部医療情報学科

ページ範囲：P.592 - P.599

Point

●医療データを対象とした解析を行う場合，データウエアハウス（DWH）にさまざまな情報を集約させたデータベース基盤の整備が必須である．

●多次元的なビッグデータを対象とした解析を行う場合は，次元削減を行うことで，多重共線性やオーバーフィッティングを回避でき，処理速度の高速化が可能となる．

●集約したビッグデータは，データベース技術とプログラミング技術の連携で大規模な解析処理を行うことができるため，臨床検査技師は，正確な検査結果の報告のみならずデータの解析技術を習得し，付加価値を付けて報告する必要がある．

●本稿で使用している主な用語を表1にまとめたので，併せて参照されたい．

参考文献

1）木村映善：Real World Dataを活用する観察研究データベースの考察．保健医療科　67：179-190，2018

2）坂野鋭，山田敬嗣：怪奇！！　次元の呪い—識別問題，パターン認識，データマイニングの初心者のために（前編）．情報処理　43：562-567，2002

3）坂野鋭，山田敬嗣：怪奇！！　次元の呪い—識別問題，パターン認識，データマイニングの初心者のために（後編）．情報処理　43：658-663，2002

4）西垣通：集合知とは何か—ネット時代の「知」のゆくえ，中央公論新社，2003

5）片岡浩巳：自動血球計数装置のスキャッタグラムを用いたデータ解析．臨病理レビュー　161：183-191，2019

6）片岡浩巳：自動血球計数装置のスキャッタグラムを用いた新たな診断的意義の確立．臨検　59：181-187，2015