電子カルテデータ解析―医療支援のためのエビデンス・ベースド・アプローチ [単行本]

電子カルテデータ解析―医療支援のためのエビデンス・ベースド・アプローチ の 商品概要

• 目次

  第1章　電子化される医療・健康・介護情報
  1.1　電子化の対象
  1.2　カルテ
  1.3　検歴データ
  1.4　医用画像データ
  1.5　遺伝子データ
  1.6　クリニカルパス
  1.7　レセプト
  1.8　生理計測データ
  
  第2章　電子化のメリット
  2.1　メリットの全体像
  2.2　スペース効率改善
  2.3　情報アクセス性改善
  2.4　管理効率改善
  2.5　共用効果
  2.6　二次利用の効果
  
  第3章　電子化で考慮すべき事柄
  3.1　医療・健康・介護情報の扱いの指針と技術
  3.2　安全な情報の保存と交換の指針
  　3.2.1　電子保存の三原則
  　3.2.2　プライバシー保護の指針
  　3.2.3　次世代医療基盤法
  3.3　安全な情報保存のための高信頼性設計
  　3.3.1　ディペンダブルなシステムの実現
  　3.3.2　情報の記憶におけるディペンダビリティ
  　3.3.3　ブロックチェーン技術
  3.4　プライバシー保護のための技術
  　3.4.1　仮名化・曖昧化・匿名化
  　3.4.2　解析における曖昧化の影響
  3.5　情報セキュリティのための技術
  　3.5.1　暗号化と解析
  　3.5.2　公開鍵と共通鍵の組み合わせ
  　3.5.3　電子署名
  　3.5.4　暗号データの共有
  　3.5.5　暗号データの検索
  3.6　医療情報データベースに関する技術
  　3.6.1　医療情報データベースのモデル
  　3.6.2　トランザクション処理と解析処理
  　3.6.3　医療・健康・介護情報のOLTP とOLAP
  　3.6.4　医療ブロックチェーンと二次利用
  
  第4章　電子化をめぐる状況
  4.1　電子化の効果の浸透
  4.2　電子カルテシステム
  　4.2.1　国内の導入の推移と地域による違い
  　4.2.2　海外との比較
  4.3　医療情報システム
  　4.3.1　オーダリングシステムの導入の推移
  　4.3.2　電子レセプトシステムの導入率
  　4.3.3　情報システム間の連携
  4.4　二次利用に向けた動き
  　4.4.1　電子カルテ中のテキスト解析
  　4.4.2　電子カルテ中の項目解析
  　4.4.3　医用画像解析
  　4.4.4　レセプト解析
  　4.4.5　機関間連携
  
  第5章　電子カルテの解析手法
  5.1　電子カルテからの知識の発掘
  5.2　電子カルテ解析の前処理
  　5.2.1　電子カルテにおける入力のゆれや誤り
  　5.2.2　自動検出と訂正のアプローチ
  　5.2.3　プライバシー保護のための前処理
  5.3　診療記録・看護記録等の解析
  　5.3.1　テキストマイニング
  　5.3.2　電子カルテのテキストマイニングの適用例
  5.4　頻繁に共起する医療項目の抽出
  　5.4.1　相関ルールマイニング
  　5.4.2　投薬組み合わせのマイニング例
  　5.4.3　相関ルールマイニングの高速化
  5.5　医療項目の出現順序を考慮した解析
  　5.5.1　頻出シーケンシャルパターン
  　5.5.2　シーケンシャルパターンマイニング: SPM
  　5.5.3　時間間隔の扱い
  　5.5.4　冗長パターンの削除
  　5.5.5　医療分野を考慮した抽出
  5.6　医療シーケンスの違いの解析
  　5.6.1　シーケンシャルパターンバリアントの抽出
  　5.6.2　併合医療指示シーケンスの可視化
  　5.6.3　頻出パターンにおけるシーケンス情報の抽出
  　5.6.4　診療オプションの評価
  　5.6.5　医療指示シーケンスの分岐要因推定
  5.7　検体検査結果の解析
  　5.7.1　検体検査項目の分類
  　5.7.2　検査タイプと検査結果の扱い
  5.8　医療関係者のための多次元統計情報解析
  　5.8.1　多次元データキューブによる解析
  　5.8.2　データキューブに対する操作
  5.9　患者属性と疾病の関係の解析
  　5.9.1　患者属性からの疾病予測
  　5.9.2　集合的行列因子分解の適用
  5.10　深層学習と医療情報解析
  　5.10.1　ニューラルネットワークと電子カルテ
  　5.10.2　説明可能深層学習
  
  第6章　データに基づく医療支援
  6.1　コンピュータによる医療支援の故事来歴
  6.2　電子カルテデータ解析結果の活用
  　6.2.1　エビデンス・ベースド・アプローチ
  　6.2.2　解析結果活用による医療支援の対象
  6.3　データに基づく医療知識の提供支援
  　6.3.1　専門用語辞書・医薬品アウトカム情報
  　6.3.2　クリニカルパス作成・改善
  6.4　データに基づく医療判断の支援
  　6.4.1　解析に基づく推薦のアプローチ
  　6.4.2　投薬推薦の例
  　6.4.3　医療指示推薦の例
  　6.4.4　検体検査項目推薦の例
  　6.4.5　疾病予測の例
  　6.4.6　推薦結果・予測結果の評価方法
  6.5　データに基づく患者への情報提供の支援
  　6.5.1　状況や手順の説明
  　6.5.2　セカンドオピニオン的情報提供
  　6.5.3　患者へのアラート提供
  
  第7章　実電子カルテデータを用いた解析と推薦
  7.1　実データによる有効性の検証
  7.2　実電子カルテ中の医療指示解析
  　7.2.1　シーケンシャルパターンマイニングの適用
  　7.2.2　実際の医療指示シーケンシャルパターンバリアントの評価
  　7.2.3　実際の医療指示列の可視化
  7.3　実医療指示列から次の医療指示の推薦
  　7.3.1　頻出シーケンシャルパターンに基づく医療指示推薦
  　7.3.2　医療指示推薦結果の評価
  7.4　実検査結果に基づく次の検査項目の推薦
  　7.4.1　検体検査項目推薦のアプローチ
  　7.4.2　検体項目推薦の具体例
  7.5　実電子カルテによる検証の展開
  　7.5.1　医療指示列と各種情報の組み合わせ
  　7.5.2　医療機関間の比較
  
  第8章　課題と今後の展望
  8.1　電子カルテと生理計測データの連携
  　8.1.1　連携による効果
  　8.1.2　生理計測データの連携における課題
  8.2　解析・活用手法のさらなる発展
  8.3　医療機関連携による解析と活用
  　8.3.1　国内医療機関連携
  　8.3.2　海外医療機関連携
  
  
  参考文献
  
  あとがき
  
  索　　引

• 出版社からのコメント

  医療支援や改善の目的で，電子カルテを医療ビッグデータとして二次利用する際に必要な技術・解析方法を，データ工学の立場から解説。

• 内容紹介

  本書は，医療情報を系統的に学び，さらに，医療情報の分析からソリューション開発に至るまで，医療データサイエンスで活躍したい方にとって最適な本である。
  ――荒木賢二 氏（宮崎大学医学部名誉教授）推薦！
  
  本書では，データ工学の立場から，医療分野に適用するための電子カルテの解析手法を解説し，根拠に基づく（エビデンス・ベースドな）医療支援を促進する。
  
  はじめに，医療・健康・介護における電子化の対象と，電子化のメリットを概観し，電子化された医療情報を保存・交換する際に考慮すべき点や，プライバシー，セキュリティ保護のために必要な技術を解説する。つぎに，医療を支援するシステムの導入状況や二次利用に向けた動きなどを含めた，電子カルテをめぐる現状と課題を述べる。さらに，医療・健康・介護情報の解析手法として，テキストマイニング，データマイニング，シーケンシャルパターンマイニング，機械学習，多次元データキューブ等を，医療に関する例を用いてわかりやすく解説。医療データに適用する際に必要となる様々な工夫も取り上げながら，実際の電子カルテデータを用いた実証例も紹介する。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  横田 治夫(ヨコタ ハルオ)
  １９８２年東京工業大学大学院理工学研究科情報工学専攻修士課程修了。株式会社富士通研究所、財団法人新世代コンピュータ技術開発機構研究所研究員、北陸先端科学技術大学院大学助教授を経て現職。現在、東京工業大学情報理工学院教授、博士（工学）。電子情報通信学会フェロー、情報処理学会フェロー。日本データベース学会理事、人工知能学会会員、医療情報学会会員。ＩＥＥＥ　ｓｅｎｉｏｒ　ｍｅｍｂｅｒ，ＡＣＭ　ｍｅｍｂｅｒ，ＩＦＩＰ　ＷＧ１０．４　ｍｅｍｂｅｒ。専門、情報工学（データ工学、データベース）

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