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J-GLOBAL ID：201902261951677697   整理番号：19A0524205

公衆衛生のためのビッグデータ技術:事例研究【JST・京大機械翻訳】

Big Data Techniques for Public Health: A Case Study

著者 (17件)： Katsis Yannis ,  Balac Natasha ,  Chapman Derek ,  Kapoor Madhur ,  Block Jessica ,  Griswold William G. ,  Huang Jeannie ,  Koulouris Nikos ,  Menarini Massimiliano ,  Nandigam Viswanath ,  Ngo Mandy ,  Ong Kian Win ,  Papakonstantinou Yannis ,  Smith Besa ,  Zarifis Konstantinos ,  Woolf Steven ,  Patrick Kevin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CHASE  ページ： 222-231  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： 公衆衛生研究者は,ますます大きい(例えば,数千の変数)伝統的な人口レベルデータセット(例えば,電子カルテ)の利用可能性により,それらの分野を進歩させることを認識している。一方,追加の大規模データセット(例えば,ゲノミクス,微生物,環境曝露,社会経済因子,および健康行動)を統合する。これらの複数のデータを活用することは,健康と福祉の決定因子に関するユニークで予想外の発見を提供する可能性がある。しかし,公衆衛生研究のための大規模な人口レベルのデータを理解するために必要な技術を進歩させる非常に初期の段階にある。この問題を解決するために,本論文では,大規模データが公衆衛生発見に効率的に使用できることを提案した。公衆衛生研究で伝統的に使われているデータ解析技術は,現在,手にあるデータのタスクまでではないことを示した。代わりに,これらの既存および新しいデータセットを利用する重要な公衆衛生質問に答えるために使用できる他の領域で使用される大規模データ可視化および解析手法から適応された技術を提示した。著者らの知見は,健康に関連する数千の変数を分析し,生活の期待性と不安障害を含むいくつかの健康結果の決定因子に関する興味ある洞察を得るために,California,San Diego郡で実施された探索的大規模データ事例研究に基づいている。これらの知見は,公衆衛生研究が,現代の大規模データ研究におけるより大きな活動集合から利益を得るという有望な早期指標を提供する。Copyright 2019 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： データ解析 ,  電子カルテ ,  *公衆衛生 ,  微生物 ,  健康管理 ,  *事例研究 ,  社会福祉 ,  病歴
準シソーラス用語： 健康アウトカム ,  大規模データ ,  決定因子 ,  健康 ,  社会経済 ,  環境曝露 ,  ゲノミクス ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 公衆衛生 ,  ビッグデータ ,  研究