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在宅勤務実施のお知らせ
平素は格別のご高配を賜り厚く御礼申し上げます。
新型コロナウイルス感染症の拡大防止に向けて、テレワーク（在宅勤務）を実施しております。
弊社代表電話番号につきましては、おかけいただいても応対することができかねますため、ご連絡の際はメールまたはお問い合せフォームよりご連絡をお願いいたします。
ご不便をお掛けいたしますが、何卒ご理解を賜りますようお願い申し上げます。
大規模臨床データベースの抱える課題とは
大規模臨床データの収集を行っている公的研究組織や医療機関においては、収集データの精度向上を図る事が大きな課題となっている。ここでいう「データの精度」とは、収集されたデータが医学、学術的な一定規則に従って利用できる状態になっている程度を言い、データの精度が高いほどデータ分析・解析時の信頼性も向上する。
レトロスペクティブなデータ収集においては、検査結果単位の混在、病名や薬剤の名称の異なる表記の混在、入力ミスによる外れ値の存在、情報の非統合化など、収集されたデータの利活用には多くの課題が残っている。
その結果、「データの精度」が低く、収集データの約3～4割が利用出来ないケースなど、不適合データとして切り捨てられて利用されてない状況が発生しており効率が悪い。
臨床データを高度な専門性を持つ部隊がデータクレンジングを行い情報の精度、信頼性向上を図ります。
「第23回 日本薬剤疫学会 学術総会」へ出展
「第23回 日本薬剤疫学会 学術総会」においてブース出展します。
クラウド環境上で臨床ビッグデータをリアルタイムに分析するデモンストレーションを実演していますので、是非、弊社ブースへお立ち寄りください。
皆様のご来場をお待ちしております。
■ 出展日 ： 2017年 11月18日（土）、11月19日（日）
■ 会場 ： 東京大学内 「東京大学伊藤国際学術研究センター」
〒113-0033 東京都文京区本郷7-3-1
総会ホームページはこちら(http://23jcpe.gakkai.me/index.html)
「日本臨床疫学会 第1回年次学術大会」へ出展
「日本臨床疫学会 第1回年次学術大会」へ出展しております。
クラウド環境上で臨床ビッグデータをリアルタイムに分析するデモンストレーションを実演していますので、是非、弊社ブースへお立ち寄りください。
皆様のご来場をお待ちしております。
■ 出展日 ： 2017年 9月30日（土）、10月1日（日）
■ 会場 ： 東京大学内 「医学部教育研究棟 鉄門記念講堂」
〒113-0033 東京都文京区本郷7-3-1
大会ホームページはこちら(http://www.pw-co.jp/jsce2017/index.html)
