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J-GLOBAL ID：201802255073390560   整理番号：18A0726935

知的周術期システム:手術リスク評価におけるリアルタイムビッグデータ解析に向けて【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Perioperative System: Towards Real-Time Big Data Analytics in Surgery Risk Assessment

著者 (7件)： Feng Zheng ,  Bhat Rajendra Rana ,  Yuan Xiaoyong ,  Freeman Daniel ,  Baslanti Tezcan ,  Bihorac Azra ,  Li Xiaolin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech  ページ： 1254-1259  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： 手術リスク評価は,患者の治療を管理する医師のための有効なツールであるが,多くの現在の研究プロジェクトは,異なる合併症の観点から患者の手術リスクを評価するための包括的なプラットフォームを提供することにおいて短くなっている。大規模なデータ解析技術の最近の進化は,大規模な患者情報から手術リスクを動的に分析するためのリアルタイムプラットフォームを開発することを可能にする。本論文では,術後合併症(PC)のリスクを評価し,医師と動的に相互作用し,予測結果を改善するためのリアルタイムシステムであるIntelligent Peroperative System(IPS)を提案した。大容量の患者データをリアルタイムで処理するために,著者らは,いくつかの大規模なデータコンピューティングとストレージフレームワークを高いスループットのストリーミングデータ処理コンポーネントと統合することによってシステムを設計した。また,システム設計の実現可能性を示すために,可視化結果とともにシステムプロトタイプを実装した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 医師 ,  患者 ,  予測 ,  *リスク評価 ,  術後合併症 ,  スループット ,  実時間処理 ,  *データ解析 ,  可視化 ,  システム設計
準シソーラス用語： ストリーミングデータ ,  *実時間 ,  大容量 ,  患者情報 ,  *周術期 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 周術期 ,  手術リスク ,  評価 ,  リアルタイム ,  ビッグデータ ,  解析