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J-GLOBAL ID：202002223624890087   整理番号：20A1201715

健康管理ビッグデータの分析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of healthcare big data

著者 (2件)： Lv Zhihan (School of Data Science and Software Engineering, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Qiao Liang (School of Data Science and Software Engineering, Qingdao University, Qingdao, China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 109  ページ： 103-110  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中国における医療の発展と大規模データの背景の下の医療データにおけるプライバシーとセキュリティリスク因子を調査するために,中国の医療部門の開発状況を分析する。アンケートを用いて,健康管理大規模データのプライバシーとセキュリティリスク因子を分析して,保護対策を,文献におけるクラウドサービスの文脈におけるデータプライバシーとセキュリティリスク因子に基づいて提唱した。結果は,近年,医療機関の数,医療従事者の数,医療機関の資産,一人当たりの入院費用,および保険を受けた人口は,年々増加する傾向を示していることを示している。一方,2017年に,悪性腫瘍患者の粗死亡率は中国で最も高く,農村患者の死亡率は都市患者より高かった。アンケートの結果は,データ解析,医療プロセス,疾患診断プロセス,保護対策の欠如,および不完全アクセスシステムの確率が,診療大規模データがクラウドサービスに指向されるとき,すべて0.8より大きいことを示している。これに基づいて,2つのレベルのプライバシー保護対策を提案した:技術と管理。医療機関は,データプライバシー保護に注意を払い,その後の医療データ解析のための意思決定支援を提供するために,デジタル医療データの使用を把握する必要があることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  都市 ,  死亡率 ,  プライバシー ,  医療従事者 ,  農村 ,  *健康管理 ,  医療施設 ,  セキュリティ ,  危険因子
準シソーラス用語： 悪性腫瘍 ,  意思決定支援 ,  *ビッグデータ ,  クラウドサービス ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ビッグデータ ,  健康管理 ,  プライバシーセキュリティリスク ,  プライバシー測度

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： ビッグデータ ,  分析