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2017 년 11 월 6 일
환자를위한 최고의 치료제의 선택 지원
카지노사이트. (임원 및 CEO : Higachi라고 불리는 Higashihara Toshiaki / Healinafter)는 미국 대학교에서 유타 대학 (대통령 : David W. Pershing)의 전자 의료 기록 데이터를 분석하여 당뇨병 약물의 효과를 예측하고 비교하는 기술을 개발했습니다. HBA1C 값, 환자에 대한 약물이 시작된 후 90 일 후 당뇨병의 전형적인 지표 인 HBA1C 값,*1환자에게 가장 효과적인 치료를받을 것으로 예상되는 약물을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 당뇨병 환자에 대한 과거 데이터에 대한 시뮬레이션을 수행했으며 약물의 효과가 정확하다는 것을 발견했습니다.*2를 예측할 수 있음을 확인했습니다. Hitachi는 유타 대학교와 협력 하여이 기술의 실제 적용에 대한 공동 연구를 수행 할 것이며, 의료 정보학을 통해 의사를 지원하고 환자를위한 더 나은 의료 서비스를 달성하는 데 기여할 것입니다.*3.
현재, 의료 데이터를 활용하여 고품질 의료 서비스를 환자와 균형을 맞추고 의료 비용 절감의 균형을 맞추는 "가치 기반 건강 관리"개념은 미국을 포함하여 전 세계적으로 주목을 받고 있습니다. 또한, 미국에서 당뇨병을 앓고있는 2310 만 명, 65 세 이상의 4 명 중 1 명이 당뇨병 진단*4. 그러나 당뇨병에 사용할 수있는 여러 가지 약물 방법이 있습니다. 환자의 상태에 몇 개월에서 몇 년 이상에 맞게 약물의 유형, 양 및 조합을 조정해야하므로.
현재까지 Hitachi는 건강 지원 서비스 개발 및 당뇨병 전 프로그램을 포함하여 당뇨병 예방 조치를 수행하고 있습니다.*5, 이번에는 유타 대학교의 협력으로 각 당뇨병 약물의 효과를 예측하고 비교하는 기술을 개발했습니다. 연구를 개발할 때, 우리는 우선 유타 대학 의사, 약사 및 히타 치 대학교가 배양 한 지식을 바탕으로 약 9,000 명의 당뇨병 환자의 약 6,800 명의 데이터에 기초하여 약물의 유형, 양, 관리 기간, 체중 및 시험 값을 분석했습니다. 기계 학습 기술을 사용하여 얻은 다양한 정보를 분석하여 HBA1C 값을 줄일 확률을 결정하기 위해 각 환자 및 약물 유형에 대한 예측 가능한 모델을 구성했습니다. 이 기술을 사용하여 치료 결과를 예측하고 비교할 수 있는데,이 약물은 약물 시작 후 90 일 후 미국의 표준 입원 간격 인 각 약물에 대해 비교하여 환자의 특성과 상태에 맞는 가장 적합한 약물의 선택 및 판단을 지원합니다. 이번에는이 기술을 유타 대학교의 나머지 2,200 명의 당뇨병 환자 데이터에 적용하고 90 일 후 당뇨병 치료 결과를 시뮬레이션하고 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인했습니다.
Hitachi는이 기술을 사용하여 의사를 지원하고 환자에게 더 나은 의료 서비스를 실현하는 데 기여할 것입니다. 이 결과 중 일부는 IEEE-NIH의 헬스 케어 혁신 및 시점 기술에 관한 IEEE-NIH 특별 주제 컨퍼런스에서 발표 될 예정이며, 2017 년 11 월 6 일 월요일부터 11 월 8 일까지 미국 베데스다에서 개최됩니다.
Research Management Department, Research and Development Group, 카지노사이트. [책임 : Kodaira, Yasui]
280 Higashi-Keigakubo 1-Chome, Kokubunji City, 도쿄 185-8601
전화 : 042-323-1111 (메인)
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