書籍詳細

2 データマイニングの活用法と米国における医療データ解析の現状

P.21 掲載の参考文献

• 1) Akiyama M : Endoscopic image filing and reporting system connecting to the pathology image and reporting system with DICOM, Toward an Electronic Patient Record '99, Vol.1 903-906, 1999, Medical Records Institute, Newton, MA USA.1999

• 2) 秋山昌範 : 国立病院における医療材料の情報標準化について 〜POS (消費時点物流管理) システムの病院物流管理への応用〜, 医工学治療 12(4) : 886-889,2000

• 3) 秋山昌範 : 医療ビッグバン時代の情報化 -医療情報システムにおけるIT (Information technology) の利用, 医学のあゆみ 194(11) : 8145-8151, 2000

• 4) 秋山昌範 : 医療行為発生時点情報管理によるリスクマネジメントシステム, 医療情報学 20(Suppl.2) : 44-46, 2000

• 5) 秋山昌範 : POS (消費時点物流管理) システムの病院物流管理への応用, 医療情報学 20(Suppl.2) : 874-875, 2000

• 6) 秋山昌範 : 医療におけるERP (Enterprise Resource Planning) システムの開発, 医療情報学 20 (Suppl.2) : 190-191, 2000

• 7) Akiyama M, Nakamura Y : A regional medical information system with integrated secure communication layer protocols, Toward an Electronic Patient Record 2000, Vol.1 168-171, 2000, Medical Records Institute, Newton, MA, USA. 2000

• 8) Akiyama M : Migration of the Japanese healthcare enterprise from a financial to integrated management : strategy and architecture, J Am Med Inform Assoc suppl. : 949, 2000

• 9) 秋山昌範 : 医師薬剤師間連携を重視した医薬品情報システム, 医療情報学 20(1) : 1-8, 2000

• 10) Akiyama M : Migration of the Japanese healthcare enterprise from a financial to integrated management : strategy and architecture, Stud Health Technol Inform. 84 : 715-8, 2001
  pubmed

• 11) 秋山昌範 : 病院管理を行うためのERP (Enterprise Resource Planning) システム. 医療情報学 23, 3-13, 2003

• 12) 秋山昌範 : 木下学 ; コンビニチェーンのITシステムを医療に応用する. 日医雑誌 129(5) : 657-664, 2003

• 13) 秋山昌範 : ITで可能になる患者中心の医療 (秋山昌範). 日本医事新報社, ISBN4-7849-7278-1. 2003

• 14) N A. Christakis and JH. Fowler, The Spread of Obesity in a Large Social Network over 32 Years, N Engl J Med 2007 ; 357 : 370-9

• 15) Akiyama M : Risk Management and Measuring Productivity with POAS-Point of Act System-A Medical Information System as ERP (Enterprise Resource Planning) for Hospital Management. Method Inf Med. 46 : 686-693, 2007
  pubmed

• 16) Akiyama M : A hospital information system as ERP (Enterprise Resource Planning) for Management. Journal of eHealth Technology and Application, 6 : 9-14, 2008

• 17) Akiyama M, Kondo T : Risk management and measuring productivity with POAS--point of act system. Stud Health Technol Inform. 129 : 208-212, 2007
  pubmed

• 18) Koshio A, Akiyama M : Blood Transfusion and Patient Safety with IT -Minimizing risk of transfusion with Point-of-Act-System. Asia Pacific Medical Informatics Association : 46-53. 2009

• 19) Huckvale C, Car J, Akiyama M, et al : Information technology for patient safety. Qual Saf Health Care (BMJ) 19 : i25-i33, 2010

• 20) Newton R, Mytton O, Akiyama M, et al : Making existing technology safer in healthcare. Qual Saf Health Care (BMJ) 19 : i15-i24,2010

• 21) Akiyama M, Koshio A, Kaihotsu N : Analysis on data captured by the barcode medication administration system with PDA for reducing medical error at point of care in Japanese Red Cross Kochi Hospital. Takeda H (Ed.) : E-Health 2010, IFIP AICT 335, pp.122-129, 2010

• 22) Koshio A, Akiyama M : Capturing and analyzing injection processes with point of act system for improving quality and productivity of health server administration. Takeda H (Ed.) : E-Health 2010, IFIP AICT 335, pp.114-121, 2010

• 23) Yamamoto S, Jin YZ, Matsuo Y, Sakata I, Akiyama M : Linguistic analysis of medical incident reports for patient safety, CJK Medical Informatics 2010 : 47-52. 2010

• 24) Akiyama M, Koshio A, Kaihotsu N : Analysis of data captured by barcode medication administration system using a PDA ; aiming at reducing medication errors at point of care in Japanese Red Cross Kochi Hospital. Stud Health Technol Inform. 160 (Pt 1) : 774-8. 2010

• 25) Akiyama M, Koshio A : IT Can Improve Healthcare Management for Patient Safety

• 26) Minimizing risk of blood transfusion with Point-of-Act-System-, Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, pp979-984, ISBN : 978-1-4577-0738-4, 2011

• 27) 21) Fujita K, Akiyama M, Sakata I : Linguistic Analysis of Large-Scale Medical

4 遺伝的プログラミングとデータマイニング

P.41 掲載の参考文献

• 1) 伊庭斉志 : 「知の科学」 進化論的計算手法, オーム社, 2005

• 2) 伊庭斉志 : 「Excelでマナぐ遺伝的アルゴリズム」, オーム社, 2005

• 3) 伊庭斉志 : 「金融工学のための遺伝的アルゴリズム」, オーム社, 2011.

• 4) Gary Fogel, G. and Corne, D. (eds.), "Evolutionary computation in bioinformatics", Morgan Kaufmann, 2003 邦訳 : 「ソフトコンピューティングとバイオインフォマティクス」, 伊庭斉志 (監訳),東京電機大学出版, 2004

• 5) Iba, H., Paul, T. K. and Hasegawa, Y., 「Applied Genetic Programming and Machine Learning」, ISBN-10 : 1439803692, Taylor & Francis, Inc., 2009

• 6) Kohavi, R. 「A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection」, in Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) ,1995

• 7) http://www.iba.t.u-tokyo.ac.jp/

• 8) http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html

5 データマイニングを用いたC型肝炎インターフェロン治療の効果予測

P.55 掲載の参考文献

• 1) 八橋 弘. インターフェロンの治療効果予測 -SNPとデータマイニングを用いた解析. 肝臓 46(10) : 599-603, 2005

• 2) 八橋 弘, 山内 勉, 河村佳洋. データマイニング (Data mining) を用いた治療効果予測. 肝胆膵 57(5) 851-859. 2008
  Medical*Online

• 3) Ohishi W, Fujiwara S, Cologne JB, et. al. Risk factors for hepatocellular carcinoma in a Japanese population : a nested case-control study. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 17(4) : 846-54, 2008

• 4) 八橋 弘 (研究代表者). 厚生労働科学研究費補助金 (肝炎等克服緊急対策研究事業) データマイニング手法を用いた効果的な治療方法に関する研究,平成22年度総括研究報告書

• 5) 河村佳洋, 山内 勉, 澤田 昭, 八橋 弘, データマイニング, 決定木活用の手引き, 2つの決定木法を正しく使うために2011. 発行者, 八橋 弘, 発行所, 国立病院機構長崎医療センター

• 6) Tateyama M, Yatsuhashi H, Taura N, et al. Alpha-fetoprotein above normal levels as a risk factor for the development of hepatocellular carcinoma in patients infected with hepatitis C virus. J Gastroenterol 46(1) : 92-100, 2011
  pubmed

• 7) Kojima K, Takata A, Vadnais C. MicroRNA122 is a key regulator of α-fetoprotein expression and influences the aggressiveness of hepatocellular carcinoma. Nat Commun. ; 2 : 338. 2011

• 8) Sarasin-Filipowicz M, Krol J, Markiewicz I, Decreased levels of microRNAmiR-122 in individuals with hepatitis C responding poorly to interferon therapy. Nat Med；15(1) : 31-3. 2009

6 創薬におけるデータマイニング技術の活用事例

P.65 掲載の参考文献

• 1) Pathway analysis for drug discovery : computational inforastructure and applications, edited by Anton Yuryev, Wiley (2008)

7 PHRシステム : ポケットカルテの構築と2次利活用

P.78 掲載の参考文献

• 1) Rosenblatt, Frank : The Perceptron : A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain. Psychological Review 65(6) : 386-408, 1958

• 2) Raul Rojas : Chapter 7 The backpropagation algorithm of Neural Networks- A Systematic Introduction, Neural Networks, Springer-Verlag, Berlin, 1996

• 3) W. Frawley and G. Piatetsky-Shapiro and C. Matheus, Knowledge Discovery in Databases : An Overview. AI Magazine, Fall 1992, pp.213-228

• 4) D. Hand, H. Mannila, P. Smyth : Principles of Data Mining. MIT Press, Cambridge, MA, 2001

• 5) OECD Guidelines on the Protection of Privacy and Transborder Flows of Personal Data. http://www.oecd.org/document/18/0,3343,en_2649_34255_1815186_1_1_1_1,00.html

• 6) ポケットカルテ https://pocketkarte.net/

• 7) 〜特定健診・保健指導データにも対応した個人向け健康情報管理サービス〜 電子カルテを活用して医療のICT化を実現する「ポケットカルテ」について http://www.dokokaru.net/modules/news/article.php?storyid=64

• 8) 〜特定健診・保健指導データにも対応した個人向け健康情報管理サービス〜 電子カルテを活用した医療サービス「ポケットカルテ」の正式無料サービスをスタート http://www.dokokaru.net/modules/news/article.php?storyid=76

• 9) 電子カルテ情報サービス「ポケットカルテ」が「MCPC award 2009」グランプリ / 総務大臣賞候補にノミネート 〜正式サービス開始4ヶ月で, 10,000ユーザーを突破〜 http://www.dokokaru.net/modules/news/article.php?storyid=83

• 10) 個人向け健康情報管理サービス「ポケットカルテ」が「MCPC award 2009」でモバイルコンシューマー賞を受賞 〜「モバイルを活用したより安心・安全な地域医療環境の実現」をさらに加速〜 http://www.dokokaru.net/modules/news/article.php?storyid=85

• 11) QR code http://www.qrcode.com/index.html

• 12) 国税庁 : No.1120 医療費を支払ったとき (医療費控除) http://www.nta.go.jp/taxanswer/shotoku/1120.htm

• 13) 京都ユビキタス特区で, 医療機関の「デジタル領収書」サービスを提供 〜総務省の「ICT経済・地域活性化基盤確立事業 (ユビキタス特区事業) 」に採択〜 http://www.dokokaru.net/modules/news/article.php?storyid=92

• 14) 医療機関の「デジタル領収書」管理サービスを活用し, e-Taxで医療費控除を申請しよう! https://pocketkarte.net/pkreceipt/guest/index.action

• 15) 地域共通診察券 (仮称 : すこやか安心カード) 発行による安心・安全な健康医療福祉情報基盤整備事業〜総務省平成22年度「地域ICT利活用広域連携事業」委託先候補として採択〜 http://www.dokokaru.net/modules/news/article.php?storyid=101

• 16) 地域共通診察券「すこやか安心カード」の発行を始めました. https://pocketkarte.net/g_info_card.action

• 17) 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部 (IT戦略本部) > 専門調査会等> 医療情報化に関するタスクフォース 第1回会合 平成22年9月8日 資料5-1 : 「どこでもMY病院」構想の実現説明資料 http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/iryoujyouhou/dai1/siryou5_1.pdf

8 データマイニング・アルゴリズムの研究とデータ解析への適用

P.91 掲載の参考文献

• 1) 香田正人 : "ポスト・ノーマルサイエンスとグローバル感度解析," 横幹 (横幹連合会誌) ,Vol.5, pp.37-40, 2011

• 2) 香田正人 : 「データマイニング」, ビジネスインテリジェンス・ソリューション総覧 (石崎純夫編集委員長) 第5.6節 pp.389-397, 産業技術サービスセンター, 2009

• 3) 香田正人 : "通信販売業と知識集約型サービス科学 (巻頭言), "Direct Marketing Review (日本ダイレクトマーケティング学会論文誌) , Vol.6, pp.1-3, 2007

• 4) 香田正人 (編) : 「SVMの周辺 : One-Class SVMと領域判別」特集号, オペレーションズ・リサーチ (日本オペレーションズ・リサーチ学会機関誌) , Vol.51, No.11, 2006

• 5) 香田正人 (編) : 「データマイニング」 特集号, ペレーションズ・リサーチ (日本オペレーションズ・リサーチ学会機関誌) ,Vol.47, No.9, 2002

• 6) 鈴木伸彦, 香田正人 : "携帯電話を用いたオンラインショッピングの特性," Direct Marketing Review (日本ダイレクトマーケティング学会論文誌), Vol.3, pp.29-41, 2004

• 7) 後藤正輝, 村山一穂, 門間公志, 香田正人 : "データマイニング手法によるスコアリングモデルの開発 -リレーションシップ・データによる顧客のレスポンス予測-, "Direct Marketing Review (日本ダイレクトマーケティング学会論文誌), Vol.1, pp.19-32,2002

• 8) Anderson, C. : The Long Tail : Why the Future of Business Is Selling Less of More. Hyperion, 2006

• 9) Duda, R. O, Hart, P. E, and Stork, D. G. Pattern Classification (2nd Ed.). John Wiley & Sons, 2001

• 10) Dupret, G., and Koda, M. : "Bootstrap re-sampling for unbalanced data in supervised learning," European Journal of Operational Research, Vol.134, pp.141-156, 2001

• 11) Freund, Y., and Schapire, R. E : "A decision-theoretic generalization of online learning and an application to boosting," Journal of Computer and System Sciences, Vol.55, pp.119-139, 1997

• 12) Koda, M. : "Stochastic sensitivity analysis and Langevin simulation for neural network learning (Invited Paper), "Reliability Engineering and System Safety, Vol.57, pp.71-78, 1997

• 13) Koda, M. : "Neural network learning based on stochastic sensitivity analysis," IEEE Trans. System, Man, and Cybernetics, Part B : Cybernetics, Vol.27, pp.132-135, 1997

• 14) Koda, M, and Okano, H. : "A new stochastic learning algorithm for neural networks," Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol.43, pp.469-485, 2000

• 15) Sano, N., Suzuki, H., and Koda, M. : "A robust boosting method for mislabeled data, "Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol.47, pp.182-196, 2004

• 16) Sano, N., Suzuki, H., and Koda, M. : "A robust ensemble learning using zero-one loss function," Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol.51, pp.95-110, 2008

• 17) Vapnik, V. N. : Statistical Learning Theory. John Wiley & Sons, 1998

9 IBMのデータマイニング適用事例

P.118 掲載の参考文献

• 1) ビジネスインテリジェンス (BI) ソリューション総覧, 成田徹郎共同編集 株式会社産業技術サービスセンター, 2009年4月発刊