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J-GLOBAL ID：201802254023321345   整理番号：18A1346330

ビッグデータ技術に基づく心血管疾患予測のためのシステムフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

System Framework for Cardiovascular Disease Prediction Based on Big Data Technology

著者 (5件)： Han Sang Hun (Department of Computer Science, College of Electrical and Computer Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Korea) ,  Kim Kyoung Ok (Department of Nursing, Woosong College, Daejeon 34518, Korea) ,  Cha Eun Jong (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Korea) ,  Kim Kyung Ah (Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Korea) ,  Shon Ho Sun (Medical Research Institute, College of Medicine, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Korea)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 9  号： 12  ページ： 293  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気候,環境,および健康管理の変化,心血管疾患の間の相互接続性,急速な工業化との結合,および種々の環境因子の間の相互接続性は,最近の研究の焦点であった。個々の外部因子を考慮し,疾患と条件を予測するリスク因子抽出技術を研究する必要がある。したがって,心血管疾患の原因に関するデータの様々な領域を収集し,保存するためのフレームワークを設計し,大規模なデータ統合データベースを構築した。種々のオープンソースデータベースを統合し,分散記憶装置上に移動した。統合データベースは,心血管疾患,国家健康および栄養検査調査,統計的地理情報,人口および住宅調査,気象行政データおよび健康保険調査および評価サービスデータに関する臨床データから構成された。このフレームワークは,データ,速度,分析,およびサービス層から構成され,すべてが分散記憶装置に保存されている。最後に,大規模データのリアルタイム解析に関連する問題を解決するためにラムダアーキテクチャに基づく心血管疾患予測システムのためのフレームワークを提案した。このシステムは,心血管疾患のような疾患の予測と診断に役立つ。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  *予測 ,  相互接続 ,  気候 ,  工業化 ,  *心血管疾患 ,  健康管理 ,  高速度 ,  計算機アーキテクチャ ,  危険因子 ,  分散メモリ
準シソーラス用語： 健康 ,  実時間 ,  オープンソース ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグデータ ,  心血管疾患 ,  統合データベース ,  予測システム

分類 (4件)： 生体計測  (EL03020C) ,  公衆衛生  (GB02000X) ,  疫学  (GB03000E) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

引用文献 (30件)：

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タイトルに関連する用語 (4件)： ビッグデータ ,  心血管疾患 ,  予測 ,  フレームワーク