Pythonによる医療データ分析入門 ―pandas＋擬似レセプト編（技術評論社） [電子書籍]

Pythonによる医療データ分析入門 ―pandas＋擬似レセプト編（技術評論社） の 商品概要

• 本書は，医療データをもとにさまざま保険商品を開発するアクチュアリーの第一人者による本格的なプログラミング＋統計解析の入門書です。PythonをJupyter Notebook環境で使う方は多くいますが，さまざまなライブラリと組み合わせると大容量のデータを視覚的に分析することができるようになります。pandasを使えば既存の表形式のデータを読み込めるようになり，複雑な計算でもすぐに出力できるようになります。本書では，擬似医療データを例にとりあげ，さらにNumPy（数値演算），SciPy（科学技術計算），Matplotlib（グラフ表示）などを組み合わせたPythonプログラミング技法を紹介します。これらは医療データだけでなく，自然科学やエンジニアリング分野でのビッグデータ解析にも役立つでしょう。もちろんデータサイエンスの現場でも利用可能です。
  

• 目次

  第1章　死亡率を推定しよう
  1-1　「日本版死亡データベース」の利用
  1-2　加入者情報レコードの擬似生成
  1-3　発生率の信頼区間
  1-4　死亡率の計算方法の妥当性確認
  第2章　発生率を推定しよう
  2-1　「患者調査」の利用
  2-2　レセプトの擬似生成
  2-3　傷病条件付き新入院発生率・新入院平均在院日数
  2-4　傷病条件付き診療行為
  2-5　バイアスと修正
  第3章　血圧別発生率に挑戦
  3-1　「国民健康・栄養調査」の利用
  3-2　健診レコードの擬似生成
  3-3　健診結果別入院・外来レコードの擬似生成
  3-4　健診結果別入院発生率状況の観察
  第4章　医療統計の導入
  4-1　セミパラメトリック分析～点推定
  4-2　セミパラメトリック分析～区間推定
  4-3　予測精度の評価～混同行列と性能評価指標
  4-4　予測精度の評価～AUC
  4-5　予測精度の評価～予実比較
  

Pythonによる医療データ分析入門 ―pandas＋擬似レセプト編（技術評論社） の商品スペック