医療ビッグデータがもたらす社会変革
内容
目次
はじめに 第1章 データ、情報、知識、それぞれの持つ意味 「ビッグデータ」に向き合うために データ解析から情報が生まれる データ解釈の方向性とリスク 不確実性を減らすことが情報の役割 正しくデータ解析をするために注意すべきこと 知識とは情報が構造化された総体 第2章 ビッグデータとは何か 爆発的に増え続ける世界のデータ量 ビッグデータ、その正体は「構造化」されていない多種多様なデータ ビッグデータの特長 ― 4つのV 検索データが予測するインフルエンザの流行 ビッグデータは「因果関係を問わず」ひたすら予測する 医療におけるビッグデータ ― 因果関係は不要か 全量解析が変える世の中の見え方 ビッグデータが実現する医療 真に意義のある医療ビッグデータに向けて ― 個人識別番号の活用 未来の情報を確実に知ることは永久に不可能。 過去から未来を予測するのは可能 第3章 医療ビッグデータを考える DPCは、医療機関の実態を映し出すベンチマーキングのツール 東京医科歯科大学大学院 医療政策情報学分野教授 伏見清秀 氏 臨床データと他のビッグデータとの連携で、患者視点に基づく治療を 東京大学大学院医学系研究科 医療品質評価学講座教授 宮田裕章 氏 医療ビッグデータと臨床疫学が拓く新しい医学研究の世界 京都大学大学院 医学研究科薬剤疫学教授 川上浩司 氏 医療ビッグデータ+ゲノム解析でわかること 京都大学大学院 医学研究科附属ゲノム医学センター長 松田文彦 氏 第4章 海外の医療ビッグデータ活用事例 医療ビッグデータ活用においては“周回遅れ”の日本 DB構築と民間活用が進む海外事例 欧米各国のDB整備状況(米国、スウェーデン、英国、デンマーク、オランダ) アジア各国の医療ビッグデータ整備状況 海外では医療ビッグデータが意思決定に活用され、患者や社会全体の役に立っている 医療ビッグデータ活用により、医療費の適正化をめざす 患者目線で、より質の高い治療法を特定~米国CERのケース 医療ビッグデータから知見を創出できる人材育成の必要性 第5章 有識者に聞く医療ビッグデータ構築・活用の課題 京都大学大学院医学研究科 客員教授 本庶佑 氏 慶應義塾大学薬学部 医薬品開発規制科学講座教授 黒川達夫 氏 国立情報学研究所所長 東京大学教授 喜連川優 氏 アイ・エム・エス・ジャパン 代表取締役社長 湊方彦 氏 第6章 医療ビッグデータ。その価値を最大化するために 医療ビッグデータがもたらす恩恵 整備が進む医療系データベース 国民共通IDの医療利用に向けて 急務となる「ヒューマン・データサイエンティスト」育成
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