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企業情報研究開発

デジタルヘルス

医療・介護ビッグデータから、健康リスクや治療改善効果等を高精度に分析・予測する技術です。少子高齢化の進展とデジタル技術の進化により、医療ビッグデータを活用したヘルスケア業務の高度化への期待が高まっています。しかし、医療ビッグデータから有効な分析結果を導き出すためには、健康・医療に関する医学的知見に加え、デジタル技術やデータ分析に関するノウハウ・技術が必要となるため、高度かつ専門的な知識を持ったデータサイエンティストの育成や分析時間の確保などが課題になっています。日立は、日本を始め、米国や英国など海外の大学や医療機関との共同研究を通じて、ヘルスケアに関するデータ分析技術を開発しています。

表彰コンペ

2020年11月12日

公益社団法人発明協会令和2年度関東地方発明表彰 発明奨励賞

  • 保健指導支援システム及び保健指導業務の支援方法(特許第5085455号)
  • 伴 秀行、大崎 高伸、大瀧 洋子、長谷川 泰隆、高田 英克

2020年10月1日

公益財団法人日本デザイン振興会2020年度グッドデザイン賞

  • ヘルスケアデータ解析サービス [バイオマーカ探索サービス]
  • 中本 与一、木戸 邦彦、柴原 琢磨

2018年11月30日

日立返仁会空盡賞

  • A machine learning model to predict the risk of 30-day readmissions in patients with heart failure
  • 柴原 琢磨

2018年7月5日

株式会社 MM総研MM総研大賞2018 話題賞

  • 心疾患患者の再入院リスクを高い精度で予測するAI技術
  • 直野 健、柴原 琢磨、青木 英郎、大瀧 洋子、高田 実佳、久光 徹、中江 達哉、玉山 尚太朗、桑田 純一、佐藤 淳平

2016年9月28日

王立統計学会International Conference Poster Award

  • Preliminary study of medical cost prediction: target disease expansion in the UK for using a Bayesian network ベイジアンネットワークを用いた医療費予測に関する基礎的検討
  • 由井 俊太郎、垂水 信二、佐々木 元、大崎 高伸、伴 秀行(以上、日立製作所)、Norman Stein、Martin Gibson(以上、NWEH)、Sheila McCorkindale(NHS/Salford CC)

著名な学会での活動

論文

この技術に関係する研究者