| データの種類 |
グラフ
テキスト
数値
時系列
画像
表
|
| データの変数（パラメーター）の変数名 |
年齢|性別|血液中の各物質の値|時間|死亡率|遺伝子検査による各種変数|血縁関係 |
| データの概要説明 |
がんは日本における死因の第一位であり、毎年多くの人々が亡くなっている。にも関わらず健康診断などの簡易的な検診では見過ごされることが多く、人間ドックやがん検診は高額なため受けづらいこともあり気づかぬ内に悪化している場合が多い。
さらに今後ますます少子高齢化社会が進む中で、医療コストを抑えつつ効果的に国民の健康を守っていくためには、病気の予防と早期発見、健康管理が重要である。
例えば家系や遺伝子的になりやすい病気は解明しつつあり、そういった情報をもとに重点的な健康診断を行うこともできる。また、一定期間ごとにおける身体の状態の変化を個人単位やもっと上位な単位で蓄積、比較していくことで個々人に合わせた検診を勧めることができると考えられる。
以上のような未来都市システムと生活における課題を解決するために、以下に示すようなデータを利活用することを考える。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス |
毎年多くの人が受ける健康診断や人間ドック、各種診断の結果をデータとして蓄積し、分析することによってがんを代表とする様々な病気の予防・早期発見・検診の勧告などを効率的に各個人に提供する。全体としての分析に関しては匿名化して広く公開して良いかもしれない。一方で遺伝子情報や血縁関係と紐づかれた情報やアプローチに関しては個人情報として扱う。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） |
例えばある時点における健康状態を、全体の傾向や自分と似た健康状態を持っていた人達との比較をすることによって、数年後ある病気を患っている可能性が〇〇%あると計算し、そこを重点的に検診するよう勧めたり、病院と連携して安価かつ効率的な医療を提供するシステムをつくる。 |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
自身や家族の健康状態の把握、検診の簡便化によって国民の健康意識の高まりが期待できるかもしれない。 |
作成日：2021年11月29日 最終更新日：2021年11月29日
コメントする
いいね
お気に入り
全体に公開
2022年02月13日
コメントフォーム