- カテゴリ：医療従事者
- 発売日：2020/07/20
- 出版社： 技術評論社
- サイズ：２３ｃｍ／３２３ｐ
- 利用対象：医療従事者
- ISBN：978-4-297-11517-3
読割 50
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紙の本
Ｐｙｔｈｏｎによる医療データ分析入門 ｐａｎｄａｓ、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｉＰｙ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによるデータ分析プログラミング技法詳解 ｐａｎｄａｓ＋疑似レセプト編
著者 青木 智広 （著）,橋田 和典 （コラム）,山本 光穂 （Ｐｙｔｈｏｎコード監修）
いかにして医療データから疾病のなりやすさ（発生率）を推定するか。Ｐｙｔｈｏｎのライブラリｐａｎｄａｓを使って、医療データから発生率を作成する手順を解説。理論（統計数理、疫...
Ｐｙｔｈｏｎによる医療データ分析入門 ｐａｎｄａｓ、ＮｕｍＰｙ、ＳｃｉＰｙ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによるデータ分析プログラミング技法詳解 ｐａｎｄａｓ＋疑似レセプト編
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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商品説明
いかにして医療データから疾病のなりやすさ（発生率）を推定するか。Ｐｙｔｈｏｎのライブラリｐａｎｄａｓを使って、医療データから発生率を作成する手順を解説。理論（統計数理、疫学）と実践（プログラム）を学べる本。【「TRC MARC」の商品解説】
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。【商品解説】
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
著者紹介
青木 智広
- 略歴
- 〈青木智広〉１９８１年静岡県生まれ。東京工業大学院総合理工学研究科修了。外資系コンサルティング会社「アクセンチュア」に勤務、保健医療領域のためのＸＡＩの開発業務等に従事。
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