30分のミニ講義を聴講しよう! 多様なデータを繋げて物事の流れを見出す

現在の病院にはさまざまな情報機器やデータベースがあり、絶えず膨大なデータが蓄積されています。それらのデータを十分に活用するため、個々のデータでは見出せないモノゴトの変化を、種類の異なるデータをうまく連携させて見出すための仕組みを紹介します。

先生からのメッセージ

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私は「医療情報学」という学問に携わっています。病院内でどのようなデータをどのような形で保管し、利用するかが研究テーマです。現在の病院は、さまざまなデータベースや情報機器が導入されており、患者や医療スタッフを取り巻く膨大なデータが日々、蓄積されています。そのようなデータをいかにして活用すべきか、データ分析やプライバシーの観点から研究しています。
医療情報学は理系、文系両面からの研究が重要であり、これからますます発展していくと考えています。あなたにもぜひ、関心を持ってほしいと思います。

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夢ナビ講義も読んでみよう 病院内の膨大なデータを有効活用するためのシステム

医療情報システム開発の変遷 医療情報システムの開発において、20世紀には保険計算などの医療会計を電算化することで、事務手続きの効率化が実現できました。21世紀にかけては、MRI(磁気共鳴画像)写真やX線写真などの画像や動画データを管理して、病院内ネットワークで流通させるシステムが充実し、医師の診断や診察が効率的に行われるようになりました。現在は、病院内の種々の膨大なデータをいかに保管して活用するかが、主要な研究開発テーマとなっています。 複数のデータベースを横断的に統合 大規模病院では、患者のカルテはもちろん、医師の指示出しや医療スタッフの指示受けのデータ、医療機器による検査データ、看護師が情報端末で入力する患者データなど、さまざまなデータがあります。しかし、これらはそれぞれ独立したデータベースとして存在していて、これら複数のデータベースを結びつけながら、患者や医療スタッフの様子をさまざまな角度から分析できるようにすることは、今でも大きな課題となっています。そこで、時間を軸に複数のデータベースを横断的に統合する研究が行われています。新たに統合するためのデータベース言語を開発することにより、時間的に変化する病院内での出来事を数量的にグラフ化できるようにして、より精緻(せいち)に患者の状態や医療スタッフの行動を把握しようとしているのです。 ナースコールデータを生かす 例えば、ナースコールの頻度は患者の状態を知るための有効なデータですが、ナースコールに関するデータは膨大なので、問題になりそうな変化をくまなく見つけることは困難でした。しかし新しいシステムではナースコールの頻度に関する変化が自動的に検出されるので、少しの変化も見逃さないようになります。
また、このシステムは労務管理にも役立ちます。ナースコールの頻度とそれに対する医療行為を結びつけることで、看護師の負担の規模を推定したり予想したりすることができます。これによってスタッフの増員を行うなど、看護師の労働環境の改善にも貢献するのです。

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私は「医療情報学」という学問に携わっています。病院内でどのようなデータをどのような形で保管し、利用するかが研究テーマです。現在の病院は、さまざまなデータベースや情報機器が導入されており、患者や医療スタッフを取り巻く膨大なデータが日々、蓄積されています。そのようなデータをいかにして活用すべきか、データ分析やプライバシーの観点から研究しています。
医療情報学は理系、文系両面からの研究が重要であり、これからますます発展していくと考えています。あなたにもぜひ、関心を持ってほしいと思います。

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