コンテンツ情報
公開日 |
2015/06/15 |
フォーマット |
URL |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
33分01秒 |
ファイルサイズ |
-
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要約
米オンタリオ工科大学では、データを活用した先端新生児医療の取り組みを行っている。平均20人以上の新生児から、血圧や呼吸数などの毎秒約百万に及ぶ多変量データを収集・解析し、分析モデルを抽出。その分析モデルをストリームに還流することで、リアルタイム分析や長期的に蓄積したデータからブラッシュアップした分析モデルを抽出する。このPDCAサイクルを実装することで、生命を脅かす状況や急変の兆候を最大24時間早く検知することが可能になるという。
動的に変化する環境に対して、平常時の因果関係性を自己学習することで普段検知できない異常予兆を数学的に解析する同大学の事例を、24時間ストップできないITサービスの運用に応用できないだろうか?
本コンテンツでは、同大学の先端新生児医療の事例を紹介し、ビッグデータを活用した障害予兆検知をIT運用にどのように生かしていくかを解説する。