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J-GLOBAL ID：202002292657280574   整理番号：20A2145658

健康管理におけるビッグデータ:技術,必要性,利点,および欠点【JST・京大機械翻訳】

Big Data in Healthcare: Technologies, Need, Advantages, and Disadvantages

著者 (3件)： Vij Anchal (Amity Institute of Information Technology, Amity University,Noida,India) ,  Saini Sonia (Amity Institute of Information Technology, Amity University,Noida,India) ,  Bathla Ruchika (Amity Institute of Information Technology, Amity University,Noida,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICRITO  ページ： 1301-1305  発行年： 2020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： ビッグデータ分析の急速強化部門は,医療保全方法論と探査の進歩において,重要なタスクを遂行する。それは,既存の医療配置を通して作り出される膨大な量の不一致,組織化,および無形式統計を,アクルー,達成,評価,統合する機構を提供する。ビッグデータは,アップクープ分布およびアイルメント研究の手順をアベッティングする近傍において,遅れた。それにもかかわらず,この分野における承認頻度と調査成長は,ビッグデータアーカイタイプによって含まれている特定の中央グリッチ積分において,静穏に保持される。情報のバルクの記述,事実の種類,およびエンティティの制約は非常に広まっている。広範囲のヘルスケアデータをマイニングすることは,非常に巨大であり,それは,関連がそのデータを管理できないと考えるので,-ビッグデータとして表示されるが,大規模ではない。医療供給者のほとんどは,それらのデータを処理するためのより厳しい環境に適合していない。なお,技術強化と実行を期待するのは,常に良好であり,それらに利益を得ることができる。本論文では,Bigデータ技術,それらの利点,短所を論じた。また,HadoopとMongoDB技術を比較した。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： *保全 ,  健康管理 ,  グリッチ
準シソーラス用語： Hadoop ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビッグデータ ,  利点 ,  欠点