高木 理

高木 理(たかき・おさむ)准教授

高木理 准教授
  • 出身地: 鳥取県米子市
  • 最終学歴/学位: 京都産業大学/数学博士
  • 研究室: 社会情報学部棟406
  • 所属学会: 日本医療情報学会,電子情報通信学会,社会情報学会,人工知能学会
  • 専門分野: 医療情報学,データ科学,知識科学,計算機科学
  • 担当科目: データ解析基礎,データ解析A,データ解析B,研究方法基礎論,学びのリテラシー2(データの利活用),社会統計学特論

現在の研究テーマ

  • データベース上のデータ分析のための論理
  • 多様な病院情報システムの連携に基づく医療データの分析
  • データの利活用を推進するための基礎理論

代表的な研究業績

  • Osamu Takaki, Tsuyoshi Kato, Atsuko Sugimoto, Kota Torikai, Hiroki Endo, Yuichiro Saito, "Analysis of Nurse Call Data Based on the Medical Care Process", iNFORMATION-An International Interdisciplinary Journal, 22(1B), 2017, pp.643-658.
  • Osamu Takaki, Izumi Takeuti, Noriaki Izumi, "Evaluation of Pattern-Based Quality Indicators Development Framework", Advanced Science. Engineering and Medicine, 6(8), 2014, pp.892-898.
  • Osamu Takaki, "Primitive recursive analogues of regular cardinals based on ordinal representation systems for KPi and KPM", Archive for Mathematical Logic, 44(6), 2005, pp.689-709.

専攻分野・研究内容紹介

医療情報学とは

今日,多くの人達が病院に通ったり入院したりしているのですが,その患者さん達のデータは膨大なものになっており,今後ますますデータが蓄積されていくことになると思われます.このような多くの人達による,長期間に渡って蓄積される膨大なデータ,しかも,人の生死や生活に深く関わる医療に関するデータを,有効に利用しつつ,かつ,安全に管理していくためには,どのような情報システムをどのように運用していくのか?という問題を解決しなくてはいけません.この研究室では,群馬大学の医学部附属病院や他の組織の方々と連携して,医療データベースのあり方に対する研究を含む,医療データを安全に活用していくための研究を行っています.

医療データベース上のデータを深く分析するための論理

病院内にある様々なデータベース上のデータを紐付けることによって,面白い現象を発見できるかも知れません.例えば,病院全体における,手術などのイベントのスケジュールと,患者さん達の院内の移動に関するデータを紐付けることによって,病院内のイベントが,患者さん達の待合室での待ち時間に対して,どのくらい影響を与えるのかが分かるかも知れません.しかしながら,データベースを連携させつつデータを分析するためには,色々な工夫が必要になるときがあります.例えば,2つのデータベースAとBのデータを紐付けるとき,A上のデータとB上のデータとが意味的に同じものかどうかを判断する必要がありますが,この問題は自明ではありません.例えば,私のデータに関して,Aの中では「高木」という名前で登録され,Bの中では「髙木」という名前で登録された場合,この2つが同じ人物を指しているかどうかを,名前の文字列比較以上の情報に基づいて判断する必要があるかも知れません.また,データ分析を行うために研究デザインを設計して独自にデータを取得する場合と異なり,データベース上のデータに基づく分析を行う際には,その内容の確からしさを吟味する必要が生じるかも知れません.この研究室では,データ連結に伴う問題や,データベース上のデータに基づく分析を行う際の,データから導かれることに対する“確からしさ”についても研究を行っています.そのための基盤研究の一つとして,データベース上の時系列データによって示される,事象の発生頻度の変化を表現するための形式的な論理の研究を行っています.

データの利活用がますます発達した社会について考える

私達の生活に関するデータが蓄積されることによって,思いもかけない形で,第三者に私達に関する情報が知られてしまう可能性があります.最も分かりやすい例の一つとしては,他人に知られたくないある病気に罹ってしまったとして,将来,その病気に罹っていたことに関する情報が,何らかの形で第三者に知られてしまうかも知れません.このような問題は,これまでの情報セキュリティの問題とは違う問題として議論する必要があるでしょう.このような,データがますます蓄積されていく私達の社会において,プライバシーに関してどのような危険性があるのか?という問題に対しても,強い関心を持っています.