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20.01.2021 | 歴史

Pythonによる医療データ分析入門――pandas+擬似レセプト編

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発行元 本橋智光【著】 .

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    商品基本情報

    • 著者:  青木智広【著】, 橋田和典【著】, 山本光穂【監修】
    • 発売日:  2020年07月20日
    • 出版社:  技術評論社
    • 商品番号:  9784297115180
    • 言語:  日本語
    • 対応端末:  電子書籍リーダー,Android,iPhone, iPad,デスクトップアプリ

    エディションノート


    (概要)

    本書は、医療データをもとにさまざま保険商品を開発するアクチュアリーの第一人者による本格的なプログラミング+統計解析の入門書です。PythonをJupyter Notebook環境で使う方は多くいますが、さまざまなライブラリと組み合わせると大容量のデータを視覚的に分析することができるようになります。pandasを使えば既存の表形式のデータを読み込めるようになり、複雑な計算でもすぐに出力できるようになります。本書では、擬似医療データを例にとりあげ、さらにNumPy(数値演算)、SciPy(科学技術計算)、Matplotlib(グラフ表示)などを組み合わせたPythonプログラミング技法を紹介します。これらは医療データだけでなく、自然科学やエンジニアリング分野でのビッグデータ解析にも役立つでしょう。もちろんデータサイエンスの現場でも利用可能です。


    (こんな方におすすめ)

    ・プログラミング言語Pythonを使って、大容量のデータを統計的に分析をしたいプログラマ、医療関係者、保険関係者、科学者など。


    (目次)

    第1章 死亡率を推定しよう

      1-1 「日本版死亡データベース」の利用

      1-2 加入者情報レコードの擬似生成

      1-3 発生率の信頼区間

      1-4 死亡率の計算方法の妥当性確認

    第2章 発生率を推定しよう

      2-1 「患者調査」の利用

      2-2 レセプトの擬似生成

      2-3 傷病条件付き新入院発生率・新入院平均在院日数

      2-4 傷病条件付き診療行為

      2-5 バイアスと修正

    第3章 血圧別発生率に挑戦

      3-1 「国民健康・栄養調査」の利用

      3-2 健診レコードの擬似生成

      3-3 健診結果別入院・外来レコードの擬似生成

      3-4 健診結果別入院発生率状況の観察

    第4章 医療統計の導入

      4-1 セミパラメトリック分析~点推定

      4-2 セミパラメトリック分析~区間推定

      4-3 予測精度の評価~混同行列と性能評価指標

      4-4 予測精度の評価~AUC

      4-5 予測精度の評価~予実比較

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