[論文レビュー] Analysis of Research in Healthcare Data Analytics

Mohammad Ahmad Alkhatib, Amir Talaei‐Khoei+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 4, 2016

Artificial Intelligence in HealthcareHealth Professions参考文献 20被引用数 22

ひとこと要約

本論文は、7つのデータベースを用いた包括的レビューを通じて、医療データ分析分野の研究動向、ツール、手法を分析した。主な分析手法を特定し、研究の空白を浮き彫りにし、地理的・テーマ的分布を検討することで、臨床意思決定、運用効率、予測型医療システムの改善に向けたガイドラインを提示する。

ABSTRACT

The main aim of this paper is to provide a deep analysis on the research field of healthcare data analytics. This paper is analyzing the previous studies and works in this research area, as well as highlighting some of guidelines and gaps. This study has used seven popular databases and selected most relevant papers, in order to conduct this paper. The paper has listed some data analytics tools and techniques that have been used to improve healthcare performance in many areas such as: medical operations, reports, decision making, and prediction and prevention system. Moreover, the systematic review has showed an interesting demographic of fields of publication, research approaches, as well as outlined some of the possible reasons and issues associated with healthcare data analytics, based on geographical distribution theme.

研究の動機と目的

• 医療データ分析分野における研究動向を包括的に分析すること。
• 医療分野で最も一般的に使用されているデータ分析ツールおよび手法を特定・評価すること。
• 特に地理的分布と手法の多様性に関連する、医療データ分析分野における研究の空白と課題を浮き彫りにすること。
• データドリブン意思決定および予測モデリングを通じて、医療のパフォーマンスを向上させるための実用的ガイドラインを提供すること。
• 分野全体における出版動向の人口統計的およびテーマ的パターンを検討すること。

提案手法

• 関連する研究を同定するために、7つの主要な学術データベースを用いた体系的文献レビューを実施した。
• 実証的研究およびレビュー研究に焦点を当て、医療データ分析に関連する関連性の高い論文を選定した。
• 研究のテーマ、研究アプローチ、地理的分布に基づいて研究を分類した。
• 予測モデリング、ビジネスインテリジェンス、意思決定支援システムなどのデータ分析手法の種別を分析した。
• 機械学習、データマイニング、統計解析などのツールの臨床的および運用的医療現場への応用をマッピングした。
• テーマ的分析を用いて、データ品質、相互運用性、倫理的懸念といった繰り返し発生する問題を同定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 医療研究で主に用いられているデータ分析手法は何か？
• RQ2 医療データ分析の応用は、異なる地理的地域および研究分野でどのように分布しているか？
• RQ3 現在の医療データ分析研究で特定された主な課題と空白は何であるか？
• RQ4 異なる研究手法は、臨床意思決定および運用効率の向上にどのように寄与しているか？
• RQ5 医療データ分析で一般的に使用されているツールおよびフレームワークは何か？また、それらは実世界の応用においてどの程度効果的であるか？

主な発見

• 多くの研究が、臨床的アウトカムの向上を目的として予測分析および意思決定支援システムに注目している。
• 機械学習およびデータマイニング手法が、医療データ分析研究で最も頻繁に使用されているツールである。
• 研究の出力は北米およびヨーロッパに強く集中しており、アジアおよびアフリカの代表性は限定的である。
• 医療システム間でのデータプライバシー、倫理的懸念、相互運用性を扱う研究の空白が顕著に見られる。
• ビジネスインテリジェンスおよびレポート作成ツールは、病院および診療所における運用改善に広く使用されている。
• システマティックレビューおよびメタアナリシスの研究は低水準にとどまっており、既存の証拠を高レベルで統合する必要性が示唆されている。