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J-GLOBAL ID：202002263887849459   整理番号：20A2143044

健康管理サービスのためのマルチソース医療データ統合とマイニング【JST・京大機械翻訳】

Multi-Source Medical Data Integration and Mining for Healthcare Services

著者 (6件)： Zhang Qingguo (China Basketball College, Beijing Sport University, Beijing, China) ,  Lian Bizhen (China Basketball College, Beijing Sport University, Beijing, China) ,  Cao Ping (Department of Physical Education, Qufu Normal University, Rizhao, China) ,  Sang Yong (Department of Physical Education, Qufu Normal University, Rizhao, China) ,  Huang Wanli (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, Rizhao, China) ,  Qi Lianyong (School of Information Science and Engineering, Qufu Normal University, Rizhao, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 165010-165017  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： インターネット(IoH)年齢の出現により,伝統的医療または健康サービスは,Webまたはインターネットに徐々に移動し,患者,医師,医学,医療インフラストラクチャーなどに関連した相当な量の医療データを生み出している。これらのIoHデータの効果的な融合と分析は,科学的災害診断と医療サービスのための正の有意性である。しかし,IoHデータは,異なる部門にしばしば分布し,部分的ユーザプライバシーを含む。したがって,ユーザプライバシーが開示されない,高感度IoHデータを効果的に統合またはマイニングすることは,しばしば挑戦的なタスクである。上記の困難を克服するために,著者らは,PDFM(プライバシーフリーデータ融合とマイニング)という名のより良い健康管理サービスのために,新しいマルチソース医療データ統合とマイニング解法を提唱した。PDFMを通して,著者らは,より良い医療および健康サービスを有する患者を提供するために,時間効率およびプライバシー保護方法で同様の医療記録を探索することができる。実験のグループを制定して実装し,本研究における提案の実現可能性を実証した。Copyright 2020 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： プライバシー ,  *健康管理 ,  インフラストラクチャー ,  高感度 ,  Web【情報システム】 ,  インターネット ,  *データ融合 ,  カルテ
準シソーラス用語： 医療サービス ,  プライバシー保護 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  符号理論  (ND02030R) ,  テレビジョン応用  (ND12034M) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： サービス ,  マルチ ,  ソース ,  医療 ,  データ統合