ここ２０年のデータ処理を、曖昧・スパース・大規模データに使う方法
/ Jichi Med Univ(JAPAN)
how to use apps
データ解析でできたこと
病名、症状、治療、病理診断、をそれぞれの軸で解析
それぞれのIDが一覧になるだけでなく、相互の符号も検討可能。
「病理診断は扁平上皮癌だったが、臨床診断はちがったもの」
「扁平上皮癌で紅斑をもったもの」のようなピックアップが可能。
時系列で変化する疑い病名から、確定診断に至る過程を、可視化。
わかりやすい症例のみならず、診断に難渋した例、確定にいたらない例、など
実際に経験するが教科書にはでてこない症例を共有できる。
例：malignante melanoma 臨床診断と病理診断の合致をマークアップ
例：squamous cell carcinoma 臨床診断と病理診断の合致をマークアップ
教科書、イラスト、典型例、境界例、までをシームレスに
いままでは時間をかけてそれぞれトレースしていたデータを一元に高速ビュー。
読み込み時に自然言語処理で検索してしまうため、一覧は瞬時に可能。
「疾患」を、定義から、実データまでシームレスでとらえられる。教育的価値。
例：アトピーについて 教科書と、実データをならべて
診断行動のデータサイエンス
診断にいたる過程でつかってる単語について、
単語の相互距離を計算。
「どのようなときにこの診断を疑うことがおおいのか」
「鑑別診断によくかくけども、実際に診断されない疾患はなにか」
といった、無意識下での診断行動を可視化。
今後は範囲を電子カルテ記載にも広げていく。
例：lymphomaと一緒に鑑別されてる診断名を列挙
例：レポートや診断で使われてる単語について相互親和性を解析・クラスター処理・可視化
言語空間をデータ化し、臨床データにつなげている。
個人情報保護への完全対応
漏洩リスクになるような個人特定情報一覧ファイルは作らない
患者IDや氏名は匿名あるいは符号化して扱う。
読み込んだ時点で、生データを保持しない。
持ち運ぶPCでの使用、外部でのプレゼン、に対応。
顔画像は自動認識でマスク処理、漏れたケースについても手作業でマスク化。
（リストバンドにうつりこんだ氏名など）
遵法したうえで、最大限かつストレスなくデータを活用する方法を提示。
マスク処理ソフト（作成）
操作者への権限制限
ログインをRFIDcardで一括管理し、操作履歴をすべて残す。
いつ、どう、操作したかすべてログされる。
みられるデータ範囲なども個々のIDごとに設定。
悪意あるユーザー、外部侵入にたいして、「危険なデータをもともともたない」という防御。
バーチャルスライドビューと閲覧行動の共有
スライドのなかで、注視した場所、拡大した場所を可視化。
ワンクリックでサムネイル画像に。
病理閲覧時の行動もデータ化し、視野移動や拡大の履歴を共有。
バーチャルスライドをもちいて、病理診断と臨床のかけはしに。