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Pythonによる医療データ分析入門ーーpandas+擬似レセプト編

Pythonによる医療データ分析入門ーーpandas+擬似レセプト編 [電子書籍版]
青木智広【著】

4,378(税込)

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商品情報

商品説明

(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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