医療と公衆衛生に革命を起こす： 医療におけるビッグデータの出現

医療におけるビッグデータとは、継続的に拡大し、従来のツールでは効率的に保存・処理できない膨大な量のデータを指す。ヘルスケアに限らず、様々な業界がビッグデータを導入することで、自社の能力を高め、顧客体験を向上させ、ブランド評価を強化し、企業全体の成長に貢献している。

ビッグデータの概念は、2000年代初頭にダグ・レイニーによって造語された「3つのV」として知られる3つの主要な特徴を用いて説明されることが多い：

ボリューム： ビッグデータは、取引、医療モノのインターネット（IoMT）、産業機器、ビデオ、画像、音声、ソーシャルメディアなど、幅広いソースから収集される。

速度： モノのインターネット（IoT）の普及に伴い、企業がかつてないスピードでデータを生成し、RFIDタグ、センサー、スマートメーターなどの技術がリアルタイムで高速データを処理するために使用されているため、ビッグデータは迅速に処理される必要がある。

多様性： ビッグデータには、構造化データ（氏名、日付、住所、クレジットカード、株式情報など）から非構造化データ（テキスト、医療記録、ビデオファイル、オーディオファイル、金融取引など）まで、さまざまな形態がある。

医療におけるビッグデータの種類

構造化データ： 構造化データとは、一定のフォーマットで処理、保存、検索が可能な数値や値の形をした定量的データのことである。ヘルスケア分野では、構造化データには人口統計学的詳細、バイタル指標（身長、体重、血圧、血糖値など）が含まれる。さらに、請求コード、処方箋、臨床検査結果などの様々なデータコンポーネントも構造化データとみなされる。特筆すべきは、このような形式のデータは高度に組織化されているため、効率的な管理が可能であり、データベースからの保存や検索が容易であることである。

非構造化データ： 非構造化データは定性的なデータであり、標準的な手法では分析できない、説明のつかない概念的な定義を持つ情報で構成される。医療におけるビッグデータの大部分を占め、医療画像、アンケート、チャット、文章による語りなどの情報から構成される。特に、非構造化データは標準的なデータベースやデータモデルでは容易に解釈・分析できない。

半構造化データ： 半構造化データは構造化データと非構造化データのハイブリッドであり、簡単に分析できる。半構造化データは、メタタグを使ってゆるやかに分類される。例えば、JSONやXML形式で保存されたヘルスケアデータや、ハッシュタグで整理されたツイートなどである。

ビッグデータの管理と保管

ビッグデータ管理とは、大量の構造化データ、半構造化データ、非構造化データを整理し、処理するプロセスである。様々な業界において、関係者は指数関数的に増大するデータストリームを効果的に管理するためにビッグデータ管理戦略を採用している。特に、このデジタルデータは最終的に数テラバイト、あるいはペタバイトに達する可能性がある。したがって、ビッグデータ管理の第一の目標は、ビジネス・インテリジェンスやその他のアプリケーションのために、複数のソースから生成された膨大な量の情報の高品質とアクセス性を確保することである。ビッグデータの保存と管理を容易にするために、サービスプロバイダーはデータレイクやデータウェアハウスなどのソリューションを提供している。データレイクとデータウェアハウスはいずれも、ビッグデータ管理において重要な役割を果たす。データレイクとデータウェアハウスは、膨大な量のデータを保存、管理、分析する能力を企業に提供し、価値ある洞察を導き出し、データ主導の意思決定を可能にする。これらの洞察は、カスタマー・エクスペリエンス、業務効率、戦略立案など、さまざまな分野の改善に活用できる。以下の表は、データレイクとデータウェアハウスの違いを明確にしたものです。

ヘルスケアにおけるビッグデータ分析

ビッグデータ解析はヘルスケア分野で重要な役割を果たし、組織が大量のデータからトレンドやパターンを分析・発見するのに役立っている。この分析は、患者の転帰の改善やリソース配分の最適化に役立ちます。ヘルスケア業界におけるビッグデータ分析には4つのタイプがあり、以下に簡単に説明します：

記述的分析： 記述的アナリティクスは、データや過去の出来事を分析し、洞察を生み出す。ビッグデータ技術やツールにより、ユーザーは問題を分析し、将来の問題の発生を防ぐのに役立つデータを採掘し、回収することができます。

診断アナリティクス： 診断アナリティクスは、データを使用して変数間の相関関係を特定し、観察されたパターンや傾向の背後にある理由を特定することで、記述アナリティクスをさらに一歩進め、医療機関に貴重な洞察を提供します。

予測分析： 診断アナリティクスは、データを使用してトレンドの根本的な原因や変数間の相関関係を明らかにすることで、分析をさらに一歩進めます。記述分析に基づいて、観察されたパターンや傾向の背後にある理由を特定し、医療機関に価値ある洞察を提供します。

処方的アナリティクス： Prescriptive Analyticsは高度なデータ分析手法で、複数のデータソースを統合して複雑なモデルを作成し、機械学習を活用してデータに基づく最適な意思決定を行います。

医療におけるビッグデータの活用

ここ数年、ヘルスケア領域で生成される大量のデータのため、ヘルスケアにおけるビッグデータ／ビッグデータ分析ツールやテクノロジーの人気は飛躍的に高まっています。ヘルスケアにおけるビッグデータは、膨大な量の既存データを利用することで、これらの課題を患者に個別化されたケアを提供する機会に変える。ビッグデータは、ヘルスケア業界のさまざまな業種にわたって利用することができる。

集団健康管理： ポピュレーション・ヘルス・マネジメントは、地域の健康状態を改善する上で極めて重要な側面であり、データ分析はこのプロセスにおいて重要な役割を果たすことができます。データ分析を活用することで、医療提供者はさまざまな情報源から人口統計データや臨床データを収集し、ケアを必要とする集団を特定し、提供されたケアを測定し、適切な人々にケアを提供することができます。

電子カルテ（EHR）管理： EHR管理におけるビッグデータ分析の重要な応用例のひとつが予測分析である。このテクノロジーを活用することで、医療従事者は患者データのパターンや傾向を特定し、特定の疾患や状態の可能性を予測することができる。この早期発見と介入は、患者の健康状態の改善につながります。

病院管理： 病院はビッグデータ分析を活用することで、患者の転帰を改善し、コストを削減し、医療全体の質を高めることができる。病院は、患者の医療記録、病院の記録、診察結果など、さまざまなソースから膨大な量のデータを生成していることは特筆に値する。このデータを分析することで、医療機関はパターンや傾向を特定し、患者の転帰を予測し、個人に合った治療計画を立てることができる。

医薬品研究： ビッグデータ解析は、創薬・開発、精密医療、臨床試験の最適化、ファーマコビジランスと医薬品安全性、サプライチェーンの最適化、リアルタイムの監視・モニタリングなど、製薬研究のさまざまな分野で応用できます。臨床試験、遺伝子データ、EHRなど様々なソースからの大規模なデータセットを分析することで、ビッグデータ解析は新たな新薬候補を特定し、創薬プロセスを加速させ、より効果的で的を絞った医薬品の開発につなげることができる。

遠隔医療と遠隔医療： 遠隔患者モニタリングを通じて、医療提供者は患者の健康状態に関するリアルタイムの情報にアクセスすることができ、潜在的な問題の早期発見とタイムリーな介入が可能になる。EHRや医療画像を含む大量の患者データを分析することで、医療従事者はパターンや傾向、相関関係を特定できるようになり、その結果、より正確な診断、個人に合わせた治療計画、患者の転帰の改善が可能になる。

サプライチェーン管理： 医療サプライチェーン管理におけるビッグデータ分析の統合は、膨大な量のデータの収集、保存、分析、処理を可能にすることで、医療機関に大きな利益をもたらし、より多くの情報に基づいた意思決定プロセスにつながります。ビッグデータ・アナリティクスを活用することで、人員配置スケジュール、在庫管理、需要予測に関する貴重な洞察を提供し、サプライチェーンを最適化することができます。

結論

ヘルスケア領域におけるビッグデータの人気が高まっているため、ヘルスケアにおけるビッグデータの市場規模は大きな影響を及ぼしている。ビッグデータ分析はヘルスケア市場だけでなく、組織の成長や機械学習と人工知能を使った将来のトレンド予測のために、さまざまな分野で利用されている。さらに、ビッグデータは金融分野にも大きな影響を与えている。ヘルスケア領域におけるビッグデータにはいくつかの利点があり、予測分析や機械学習アルゴリズムをビッグデータと統合することで、病気の早期発見、個別化された治療計画、精密医療が可能になる。

情報源：Roots Analysis

Roots Analysisは2013年設立の医薬品・医療機器が専門の調査会社です。医薬品の製造委託や創薬のデジタル化など、最新の医薬業界の分析を行っています。