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医療ビッグデータと活用事例

1990年代に提唱されたビッグデータは、近年注目されていると伴い、多岐多様な業界での活用事例が多くなるようです。とりわけ、医療ビッグデータは、多面的に導入されることが2025時点で世界の先陣を切って、過去最多の数量があるようです。しかし、ビッグデータ、そして医療ビッグデータはなんだか、どういうふうに活用されるか、という問題をすっかり理解する人は少ないと思われます。本記事は、医療ビッグデータとそれの活用事例を説明します。 1.医療ビッグデータとは? ビッグデータは、1990年代に提唱され、従来のソフトウェア又はインタネットプラットフォームを使用する制御できないほどの膨大なデータを指すことです。しかし、普通のデータ定義に匹敵するには雲泥の差があるようです。データは多くの場合で「情報」の意味で使われ、「数量」と「質量」を中身とする一方、ビッグデータは六つの要素で構成されます。それらはValue、Volume、Velocity、Variety、Veracity、Variabilityという六つのV字を含みます。Volumeがデータの数量を指す一方、Velocity は動いているデータと、データの作成・処理・分析の頻度と速度という意味です。それらに次いで、Veriaty は複数のデータセットの複雑さと不均一を表します。また、Veracity はデータの質量、関連性、信頼性と予測できる価値を中身とします。それに、Variablity は時間の経過とともにデータの変動を指します。最後は一貫性に緊密な関係がるValueはユーザーが入力した価値に関します。 医療の場合、医療ビッグデータは電子カルテや、メディカルイメージング、ゲノム配列決定、薬学研究、ウェアラブルデバイス、メディカルデバイスなどの膨大なメディカルデータを表します。伝統的な電子的なメディカルデータと、人間によるメディカルデータと比べると、膨大な数量や高速度といった特徴で意思決定又は診断をより正解に下すことを支援します。ビッグデータとAIを組み合わせて次のプロセスの通りに結果を出します。データは、センシングデータや、クリニックデータ、電子カルテといった情報を入力・管理・保持する倉庫(データウェアハウス)から分析過程(そこではAIが診断したり、予測したり)を通じて、より正解かつ節約的な結果となります。 ビッグデータ分析のワークフロー 2.医療ビッグデータの活用例 Google Scholarで投稿される研究(1,2,3)によると、医療ビッグデータの活用事例は患者中心のサービス、より良い治療方法の提供、医療機関や社会のマクロ管理等のモニタリングという三つの要素を分けられます。 2.1.患者中心のサービス 2.1.1.病気の診断又は予測 ビッグデータとAIを組み合わせれば、病気の診断をより正解な下すことができます。例えば、画像の方式での膨大なメディカルデータをマシンが人間のように分析・処理するコンピュータビジョンは、患者のレントゲン及びICT [...]