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年末年始休業のお知らせ
拝啓 時下益々ご清栄のこととお慶び申し上げます。
平素は格別のお引立てを賜り、厚く御礼申し上げます。
誠に勝手ながら、2018年12月29日（土）より2019年1月3日（木）まで年末年始休業とさせていただきます。
休業期間中のお問い合わせにつきましては、2019年1月4日（金）以降順次対応させていただきます。
ご了承おきのほど宜しくお願い申し上げます。
来年も変わらぬご愛顧の程、宜しくお願い申し上げます。
敬具
「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)
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。
