ビックデータの発展と課題

近年、情報技術の発展により様々な分野において、ビックデータの活用が推進されている。しかし、課題も残っており、その1つに複数のソースの異種データの統合が挙げられる。例えば、ヘルスケアの分野においては、患者の医療情報、保険金請求、バイタルレコードデータが異なるデータベースに存在し、一意の識別子で複数のデータを取り扱うことが困難となっている。

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アメリカにあるカルフォルニア大学のElizabeth L. Chinら研究者は、自己管理型24時間食事評価ツール（ASA24）から得られる栄養素に関する情報を補強する為、栄養調整センター（NCC）が保有するデータを元に、機械学習による栄養素（ラクトース含有量）の推定を試みた。結果、手動での検索に匹敵する精度での推定が可能であることが示された。

機械学習手法を用いて食事の栄養素を推定

Elizabeth L. Chinらの研究のポイントは以下の通りだ。