医療ビッグデータ勉強会プレゼン公開版
- 4. 4 医療ビッグデータとは② 仮説 デザイン サンプルデータ 収集 従来の医学研究 全量データ 非構造化データ 分析 仮説生成 「医療ビッグデータ」 機械学習など 従来の「医学研究」とアプローチが異なる
- 8. 8 MARION BLOUNT et al. IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY MAGAZINE MARCH/APRIL 2010 センサーデータ常時監視による発症予測
- 9. 9 青 異常値なし 水 異常値１ 黄 異常値２ ピンク 異常値３ 赤 異常値４ 心拍・ＳｐＯ２・呼吸・血圧 非構造データを可視化 医療判断の補助に Carolyn McGregor et al. Real-time Multidimensional Temporal Analysis of Complex High Volume Physiological Data Streams in the Neonatal Intensive Care Unit センサーデータ常時監視による発症予測
- 14. Louisville Asthma Data Innovation Project
- 16. 16
- 17. マッピングすることで 「仮説」の生成が可能に 個別患者の症状改善 ＆ 社会環境全体の改善 Louisville Asthma Data Innovation Project
- 19. 制御 ▼取材先：Baylor College of Medicine ※2014年8月に論文を発表。ｐ５３の未知のキナーゼを発見。 ※過去の膨大な論文を、人工知能Watsonにより分析 人工知能による「仮説提唱」 がん抑制遺伝子ｐ５３ キナーゼ
- 23. 23 人工知能による「仮説提唱」 Scott Spangler et al. KDD '14, August 24 - 27 2014 既知のｐ５３キナーゼ（緑）を多く含む部分が！ ｐ５３との関連が判明しているキナーゼを頂点とした binary tree（２分木）を作図 ここに含まれるものは、ｐ５３と関係する可能性が高いはず！
- 35. 35 拡がる「他分野協働」 Carolyn McGregor コンピュータ科学（企業の業績分析） W. Scott Spangler データサイエンティスト（自然言語分析）