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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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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  • サイズ B5判/ページ数 323p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784297115173
  • NDC分類 490.19
  • Cコード C3055

内容説明

pandas、NumPy、SciPy、Matplotlibによるデータ分析プログラミング技法詳解。

目次

1章 死亡率を推定しよう(「日本版死亡データベース」の利用;加入者情報レコードの擬似生成 ほか)
2章 発生率を推定しよう(「患者調査」の利用;レセプトの擬似生成 ほか)
3章 血圧別発生率に挑戦(「国民健康・栄養調査」の利用;健診レコードの擬似生成 ほか)
4章 医療統計の導入(セミパラメトリック分析―点推定;セミパラメトリック分析―区間推定 ほか)
Appendix(メモリの節約;バイアスと発生原因 ほか)

著者等紹介

青木智広[アオキトモヒロ]
1981年静岡県静岡市生まれ。静岡東高等学校卒業、東京工業大学工学部卒業、同大学院総合理工学研究科修了。生命保険業界でアクチュアリーとして医療データを使った生命保険商品開発を6年間経験、内4年間は外資系再保険会社で生命保険商品開発支援を担当。その後2019年10月より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(Explainalbe AI)の開発業務等に従事

山本光穂[ヤマモトミツオ]
三井住友海上火災保険株式会社プリンシパルデータサイエンティスト。モビリティー分野に関連するデータ分析/地理情報空間/情報検索/データレイク・データウェアハウス等データ分析環境構築を得意とする。また、Pythonのデータ分析コミュニティであるPYData.Tokyoのオーガナイザを務める(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。