2016年01月09日
ビッグデータからビックリ データ2
今日も無数にあるサイトの中から
こちらに来てくれて
ありがとうございます。
「・・・」をしている人は
認知症になりにくい。
もしくは
「・・・」を習慣にしている人は
認知症が進行しない。
さー、
「・・・」はなんでしょう?
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この答えが
誰にもわからないために
いろいろな方法を使って
世界中で
試行錯誤が行われているのです。
その一つが
「ビッグデータ」
多くの人の
様々な検査データ、生活習慣やアンケートなどを
活用するのです。
これが「ビッグデータの活用」です。
昨日の続きでビッグデータは
1 それだけでは価値をうまない。
2 解析する人の意図したものでてくる。
3 解析方法自体が未熟な分野である。
1は
ビッグデータは
それだけでは価値を生まない。
ただの数字やアンケート結果だけではその価値が
いかされていません。
活用して初めて意味や価値が出てくるわけです。
ではどうしたら
生かされるのでしょうか?
たとえば
奥野先生は
京大病院のがん患者さん(5285名)のデータ
をつかって実際の解析を行っていました。
2 ビッグデータからは
いろいろなことがわかります。
その結果、
血液検査の結果
特に
好中球数とリンパ球数の比率が高いほど
がん患者さんの予後が悪く
その人の余命を予測できるモデルを作っていました。
さらに
そこに
アルブミンとLDH(乳酸脱水素酵素)の値を
加味することで
さらに精度の高い
「余命」予測ができるとのことです。
ビッグデータから
意図したものが出てきました。
こんなのがわかっても
患者はうれしくない!
「私だったら余命1ヶ月と聞いたとたん
死んでしまうわい。」
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波平さんが怒るのももっともです。
ここはもう少し掘り下げますが、
とりあえず
先に進みます。
3は
現時点では
ビッグデータを活用するための
方法・手法が未開拓とのことでした。
つまり、
データはどんどんと蓄積され
機械が高度化することで
さらに
効率よく
データは集まってきます。
しかし
それに
「解析方法が追いついていない」
のが実情。
ということです。
古典的な
統計手法では
平均値や相関などが
確率として出てきます。
先ほどのがん患者さんの
ビッグデータをつかって
死亡する人の「平均日数」や「男女比」
がわかるのです。
「そんなの何の意味があるんじゃい!」
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ここでも
波平さんが怒るのもわかります。
では
ビッグデータから
「何」がでてくれば
うれしいでしょうか?
役に立つでしょうか?
(つづく)
(今日の記事はここまでです。)
皆さんの日常の中に
脳を刺激する行動や言葉があります。
そして
将来の治療に結びつく種があります。
「まずは100日ためしてみよう!」
第75回
今日は
トイレに行きましたか?
体からの便りは見ましたか?
色、におい、大きさ、量、硬さや柔らかさ
すぐに流すこともできるけど、
便りを「観察する」ことは
体の現状を知る方法の一つです。
観察してみよう!
このブログはリンクフリー
転記も自由にしていただいて結構です。
みんなで一緒に赤ちゃんのような
柔軟な頭・体を取り戻しましょう。
いつもありがとうございます
最近トイレネタが多い気がする。
ここです。
↓
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