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