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J-GLOBAL ID：201702267379773923   整理番号：17A1036382

多施設臨床観察研究のための自律分散型プライバシーデータ準備アーキテクチャ【Powered by NICT】

Autonomous Decentralized Privacy-Enabled Data Preparation Architecture for Multicenter Clinical Observational Research

著者 (5件)： Mahmood Khalid ,  Sathyan Varun ,  Kanaan Hisham ,  Malik Ghaus M. ,  Malik Hafiz
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISADS  ページ： 114-121  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 者のユニークな特性治療と臨床意思決定の調整ヘルスケア情報学の次の里程標であるが,それを達成するために,患者のリスク因子と他の隠れたパターンを同定するためのビッグデータ分析は主要になった。将来これら分析は多施設観察研究の形,データ準備が肝要であることを必要とするであろう。具体的には,研究者の間で共有健康記録における患者のプライバシーを保護しながら品質データは,タイムリーな方法で得られなければならない。さらに,臨床データ分布のこれらの記録を含む変動数医用データ源の配位と協力が多施設研究における付加的要求である。はこれらの必要条件を満たす,ろ過による機密情報をcensuring,完全に自動化されたアプローチと関連臨床データを抽出するための自律分散,プライバシー可能データ作成アーキテクチャと新しいSEDTMアルゴリズムを提案した。著者らの評価は,提案したSEDTMアルゴリズムのための,伝統的な意味論的類似性と比較して,品質患者データの検索における40%~ 60%の増加を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 情報科学 ,  アルゴリズム ,  患者 ,  *プライバシー ,  類似性 ,  品質 ,  自動化 ,  危険因子 ,  *計算機アーキテクチャ ,  意思決定
準シソーラス用語： 臨床データ ,  ビッグデータ ,  *データ準備 ,  *自律性 ,  *観察研究 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： 施設 ,  臨床 ,  観察 ,  研究 ,  自律 ,  プライバシー ,  データ準備 ,  アーキテクチャ