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J-GLOBAL ID：201802243000585277   整理番号：18A0536519

医療ビッグデータによる広範なビッグデータ領域【Powered by NICT】

Broad big data domain via medical big data

著者 (5件)： Shah Fadia (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic, Science and Technology, Chengdu, China) ,  Li Jianping (Department of Management Science, Capital University of Science and Technology, Islamabad) ,  Memon Raheel Ahmed (Department of Management Science, Central University of Finance and Economics, Beijing, China) ,  Shah Faiza (Department of Management Science, Central University of Finance and Economics, Beijing, China) ,  Shah Yasir (Department of Management Science, Central University of Finance and Economics, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCWAMTIP  ページ： 327-331  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： 開始最期までからはヒトの健康の多くの問題がある。処理は,ヘルスケア専門家による医学的問題の治療に推奨されているすべてこの記録の収集は医療ビッグデータ(MBD)を生成した。既往歴と処方報告試験報告,X線,CTスキャン,およびいくつかの他のタイプの医療診断を含んでいる。Eヘルスと遠隔医療システムである患者へのデータアベイラビリティを低減するために開発されており,,コンサルタント終了時に更新し,クラウドベースインフラストラクチャで維持されている。ビッグ医療データは圧縮より記録を維持することである。はMBDと関連しているドメインを拡張した。最新技術はデータ収集,処理で信頼性のある形将来相談の一部MBDに良好な促通を提供した。Copyright 2018 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： コンサルタント ,  データ収集 ,  カウンセリング ,  X線 ,  患者 ,  信頼性 ,  病歴 ,  *計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 遠隔医療システム ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  看護,看護サービス  (GB07000G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 医療 ,  ビッグデータ ,  データ領域