分析・価値還元
データは、分析できる状態になった。それでも、それだけでは何も変わらない。
データは、活用されてはじめて価値になる。
上流から設計し、取得・統合し、匿名加工し、クレンジング・標準化し、マスタで補強する。ここまでで、ようやく分析できるデータになります。
ただし、分析できるデータは、まだ答えではありません。問いに答えを出し、その答えを人が使える形にするところまでが、この工程です。
価値の届け方は、二つある
分析できる状態になったデータから価値を引き出す方法は、ひとつではありません。どちらを選ぶかは、問いの性質で決まります。
データ解析・分析支援
研究テーマ、事業判断、商品設計。目的が決まっていて、必要なのは答えそのものであるとき。前処理から解析、結果の納品まで一貫して引き受けます。
データ活用アプリケーション開発
条件を変えて何度も見たい、現場の担当者が自分で確かめたい。そのたびに依頼と待ち時間が発生するなら、渡すべきは答えではなく、答えを出せる画面です。整備済みの医療データをそのまま載せ、現場が自ら操作できるアプリケーションとして構築・運用します。
データ解析・分析支援
データ分析の技術だけでは、医療データの解析は始まらない
医療データの解析は、統計手法の選択から始まらない。必要なのは、目の前のデータが何をどう記録したものかを先に知っていることだ。
電子カルテデータ、レセプトデータ、DPC調査データ。同じ診療を指していても、記録のされ方は違う。臨床の実態、病院ごとの運用、レセプト請求上の都合、電子カルテベンダーごとの違い、そして見えるデータと見えないデータ。データが表している本当の姿は、ここまで踏まえて初めて見えてくる。
これらを知らないまま出した数字は、もっともらしく間違えます。
当社は、そのデータの上流から構築支援を行っています。基盤の設計・構築、匿名加工、クレンジング・標準化、分析用マスタの整備まで、同じ社内で手がけています。
それゆえに、解析・分析に用いるデータがどう作られ、何ができて、何ができないのかを知ったうえで解析することが可能です。
H&H CONNECTの解析・分析体制
解析チームの中心にいるのは、医療データベース事業者と病院でデータ分析に10年以上従事してきたメンバーです。データの前処理から分析結果の納品まで、一貫して対応します。
アカデミアでの解析支援実績
Long-Term Follow-Up of Levetiracetam Monotherapy Versus Add-On Therapy in Pediatric Epilepsy
小児てんかんにおけるレベチラセタム単剤療法と併用療法の長期追跡 — Children 2026, 13(8), 997(2026年7月28日公開・オープンアクセス)
ご依頼の例
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製薬企業の皆さまへ
疾患・服薬状況の集計分析。性別・年齢・地域などの条件を切って、有病率や服薬状況を大規模に横断で見ます。
あわせて、需要予測・市場分析。薬剤ニーズの推計、罹患率・罹患後経過期間の調査など、事業判断に必要なエビデンスをご提供します。
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アカデミアの皆さまへ
学術研究向けのデータ抽出・解析。研究テーマに沿った対象患者の抽出、診断・処方データの解析を行います。
電子カルテデータ・レセプトデータ・DPC調査データを用いた院内研究にも対応します。
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生命保険会社の皆さまへ
保険商品設計のためのエビデンス提供。特定疾患の罹患率・経過期間などの統計データをご提供します。
データ活用アプリケーション開発
「データはあるのに活用しきれていない」を解決するWeb・ネイティブアプリケーションを開発・運用します。
- 01 医療データ領域に特化した開発 — コード体系・マスタ構造・匿名加工要件を理解した設計。データ処理基盤とアプリケーションを一体で構築できることが強みです。
- 02 エンドユーザーが自ら操作・分析できるUI設計 — 専門の分析者でなくても直感的に操作でき、データ利活用を自組織内で完結できることを目指します。
- 03 セキュリティ・ガバナンス・トレーサビリティを標準装備 — 操作履歴の追跡、監査対応、データ汚染を防ぐガバナンス機能を組み込みます。
- 04 Web・ネイティブ双方に対応 — 利用シーンに応じた最適なプラットフォームをご提案します。
こうした状態にあれば、ご相談ください
- 分析したい問いはあるが、医療データを解析できる人が社内にいない
- データ基盤は構築したが、使えるのが一部のエンジニアだけになっている
- 集計のたびに情報システム部門やベンダーへ依頼が発生し、現場が待たされている
- 研究テーマは決まったが、対象患者の抽出条件をデータに落とし込めない
- 事業判断や商品設計の根拠になる統計データが、手元にない
- 医療データを活用したアプリケーションを開発したいが、社内エンジニアのリソースが足りない