多次元臨床検査データモデルの構築と疑似ビッグデータ作成システムの開発

多维临床检验数据模型构建及伪大数据创建系统开发

• 批准号: 20K10336
• 负责人: 片岡 浩巳
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kawasaki University of Medical Welfare
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K10336/
• 关键词: 疑似ビッグデータ; 多次元データモデル; 分布の正規化; 秘密分散; 医療ビッグデータ; プライバシー保護データマイニング; データサイエンティスト; ビッグデータ; 人材育成

本研究は、日常診療から得られた膨大なデータを元に、多次元モデルを作成し、この多次元モデルから逆変換した疑似ビッグデータを作成し、医学領域のデータサイエンス教育に利用可能な演習用データベースを構築することを目的とする。本研究の課題として、①リアルデータの情報収集基盤の構築、②多次元モデル生成のためのプログラム開発、③多次元モデルからの疑似データ作成の3つがある。令和4年度は、昨年度に引き続き③の多次元モデル生成のためのプログラム開発を実施した。また、小規模な試作レベルではあるが、欠損値の無い検査項目を限定した横断研究用のデータセットから生成した多次元モデルデータを作成し、疑似データ生成プログラムの作成を試みた。今回の試作では欠損値の少ない検査項目を対象とし、直近前回値により欠損データを補間し、横断的なデータセットを作成した。次に、分布型を正規分布に変換後、自己組織化マップでクラスタリングを実施した。生成されたクラスタ毎に求めた相関係数に基づいて、相関性の高い項目セットに対しては多変量正規分布に従うランダムなデータを生成し、相関性の低い項目セットは単項目による自己組織化マップ上に展開された平均と分散を用いてランダムデータを生成した。検証には、疾患毎のROC分析で評価を行った。その結果、リアルデータから算出した結果と疑似データから算出した結果が、ほぼ、同じ結果が得られることがわかった。

は, this study routine diagnostic か ら have ら れ た swelled な デ ー タ を yuan に, multidimensional モ デ ル を し, consummate こ の multidimensional モ デ ル か ら inverse variations in し た suspected ビ ッ グ デ ー タ を し, consummate medical field の デ ー タ サ イ エ ン ス education に may use な exercises with デ ー タ ベ ー ス を build す る こ と を purpose と す る. This study の subject と し て, (1) リ ア ル デ ー タ の intelligence 収 set base plate の construct, (2) the multidimensional モ デ ル generated の た め の プ ロ グ ラ ム 発, (3) multidimensional モ デ ル か ら の suspected デ ー タ made の 3 つ が あ る. In the 4th year of the Reiwa era, に, and in the previous year, に, 続 続, 続, ③ <s:1> multiple dimensions モデ, モデ, ため, ため, プログラム, を, を, and た were introduced. ま た, small-scale な attempt レ ベ ル で は あ る が, owe damage numerical の no い 検 check project を qualified し た cross sectional study with の デ ー タ セ ッ ト か ら generated し た multidimensional モ デ ル デ ー タ を make し, suspected デ ー タ generated プ ロ グ ラ ム の made を try み た. Today back の as で は owe less damage numerical の な い 検 check project を like と seaborne し, straight near back to nt に よ り owe loss デ ー タ を fill し, transection between な デ ー タ セ ッ ト を made し た. After the に, the distribution type を and the regular distribution に are transformed, the self-organizing <s:1> ップで ラスタリ ラスタリ グを actual た. Generate さ れ た ク ラ ス タ their に o め た phase coefficient of masato に base づ い て, phase masato の high い project セ ッ ト に し seaborne て は many - normal distribution に 従 う ラ ン ダ ム な デ ー タ を generated し, low phase masato sex の い project セ ッ ト は 単 project に よ る yourself organized マ ッ プ に launched on さ れ た average と scattered を with い て ラ ン ダ ム デ ー タ を generated し た. Youdaoplaceholder0 syndrome に に, each episode of disease ROC analysis で evaluation 価を line った. そ の results, リ ア ル デ ー タ か ら calculate し た results と suspected デ ー タ か ら calculate し た results が, ほ ぼ, with the result of じ が ら れ る こ と が わ か っ た.

项目成果

自動血球計数装置がもつビッグデータからの新知見発掘

从自动血细胞计数器的大数据中发现新知识

• 发表时间: 2020
• 作者: Kawasaki K;Torisu T;Nagahata T;Esaki M;Kurahara K;Eizuka M;Tanaka Y;Fujiwara M;Kawatoko S;Oshiro Y;Yamada S;Ikegami K;Fujioka S;Fuyuno Y;Matsuno Y;Umeno J;Moriyama T;Kitazono T;Sugai T;Matsumoto T;井出成美,松本暢平,臼井いづみ,馬場由美子,朝比奈真由美,酒井郁子;片岡浩巳
• 通讯作者: 片岡浩巳

機械学習の活用による検査サービス向上を目指したアプローチ

一种旨在利用机器学习改善检查服务的方法

• 发表时间: 2020
• 作者: Takahiro Mori;Carolyn J. Crandall;Tomoko Fujii;David A. Ganz;片岡浩巳
• 通讯作者: 片岡浩巳

臨床検査データを用いた診断支援の試みとその課題

使用临床测试数据进行诊断支持的尝试及其挑战

• 发表时间: 2021
• 作者: 木下琢也;田浦直太;西口真由美;堀田ほづみ;松本武浩;片岡浩巳
• 通讯作者: 片岡浩巳

医療ビッグデータの活用 医療ビッグデータ解析法

医疗大数据的利用 医疗大数据分析方法

• 发表时间: 2020
• 期刊: 臨床検査
• 作者: 米澤理沙;西口真由美;堀田ほづみ;松本武浩;片岡 浩巳
• 通讯作者: 片岡 浩巳

臨床検査の数値情報を対象とした機械学習適用の課題

将机器学习应用于临床测试中数字信息的挑战

• 发表时间: 2020
• 作者: Elokla N;Moriyama T;Nakashima N;片岡浩巳
• 通讯作者: 片岡浩巳