ヘルスケアBI — 甲状腺癌再発解析

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ヘルスケアBI — 甲状腺癌再発解析

ヘルスケアBI — 甲状腺癌再発解析

Power BI を用いて甲状腺癌の再発リスクを可視化・分析するビジネスインテリジェンスプロジェクト。患者セグメンテーション、インタラクティブなダッシュボード、意思決定支援を目的とし、CSVデータとPower BIレポート（.pbix/.pdf）、および簡易なPython MLコードを含む構成。医療管理者や臨床意思決定を支えるダッシュボード設計の実例を示すリポジトリです（約300字）。

https://github.com/NarjisOz/healthcare-bi-thyroid-cancer-recurrence

概要

本リポジトリは「甲状腺癌の再発」に焦点を当てたHealthcare BIプロジェクトで、Power BI によるインタラクティブなダッシュボードと分析レポートを提供します。手元のデータ（Thyroid_Diff.csv）を読み込み、患者属性や治療履歴に基づくセグメンテーション、再発率やリスク指標の可視化を行うことを目的としています。プロジェクトには .pbix のPower BIファイルと、そのPDF版、さらに簡易的なPythonによる機械学習コード（テキスト形式）が同梱されており、BIによる意思決定支援のワークフロー例を確認できます。臨床・管理双方の意思決定を支援するダッシュボード設計と、データ可視化の実践例として利用可能です（約300字）。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • Power BIレポート（.pbix）とPDFでのレポート配布により即座に可視化を確認可能
  • 患者セグメンテーションや指標（再発率など）を中心にした意思決定支援ダッシュボード
  • CSVデータ（Thyroid_Diff.csv）と、補助的なPython MLコード（テキスト）を同梱
  • 医療分野に特化したダッシュボード設計のサンプルとして活用可能

技術的なポイント

本プロジェクトはPower BIを中核としたBIワークフローを示す点が最も重要です。基礎となるデータはCSV形式で提供され、Power Queryでの前処理（欠損値処理、型変換、集計列の作成など）を経てデータモデルに組み込まれている想定です。Power BI内では、DAXによる計算列やメジャーを用いたKPI定義（再発率、再発までの平均日数、年齢別/性別/治療別の再発分布など）を作成し、スライサーやドリルダウンを用いたインタラクションを実装していると考えられます。

レポートは複数ページにわたり、患者コホート分析、時系列での発生傾向、地理や治療種別による比較など、臨床と管理の双方に役立つ視点を備えます。付属の「code python ml.txt」は、Power BIで説明できない予測モデルのプロトタイプ（分類器や特徴量選択、交差検証の流れ）を示している可能性が高く、Python側で前処理→モデル構築→評価を行い、その結果をPower BIに取り込んで可視化するハイブリッドなアプローチが取れます。

運用面では、.pbixファイルのバージョン管理や大きなバイナリファイルの扱いに注意が必要です（Git LFS の利用やデータ・メタデータの分離が推奨）。また、臨床データを扱うためプライバシーとセキュリティ（匿名化、アクセス制御、データ保持ポリシー）を設計段階で明確にする必要があります。さらに、Power BIサービスでの自動更新や共有、Azure MLやAzure SQLとの連携を検討すれば、ETLの自動化やモデルデプロイが容易になります（約700字）。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: file
  • Rapport Visualisation intelligente des données dans domaine de santé.pbix: file
  • Rapport Visualisation intelligente des données dans domaine de santé.pdf: file
  • Thyroid_Diff.csv: file
  • code python ml.txt: file

…他 4 ファイル

ファイルの役割（補足）

  • .pbix: Power BI デスクトップで作成されたレポート。データモデル、ビジュアル、DAXメジャーを含む。
  • .pdf: レポートのエクスポート版。閲覧や共有に適する。
  • CSV: 分析対象データ。患者属性・臨床情報・再発ラベル等を想定。
  • Pythonスクリプト（テキスト）: 簡易的な機械学習ワークフローや実験メモが記述されている可能性あり。

改善点・実務導入のための提案

  • README を拡充して目的、データ辞書、再現手順（Power BIのバージョン、Python環境、必要ライブラリ）を明示する。
  • データのサンプルスキーマ（列名と型）や匿名化手順を記載して安全性を担保する。
  • .pbix のバイナリ管理には Git LFS を導入し、履歴管理を改善する。
  • Python側のMLコードを Jupyter Notebook へ移行し、評価指標（混同行列、AUC、精度/再現率）や特徴量重要度を明示する。
  • 継続的なデータ更新を想定する場合は、Power BI Gateway / Azure Data Factory を用いたETL自動化を検討する。

まとめ

Power BIを中心に実務で使える医療向けBIの設計例を示す、実践的なリポジトリです（約50字）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

📊 Healthcare BI Dashboard – Thyroid Cancer Recurrence

Business Intelligence project using Power BI to analyze thyroid cancer recurrence, combining interactive dashboards, patient segmentation, and decision-oriented insights for healthcare management.

Power BI | Business Intelligence | Decision Support

（注）本記事は公開リポジトリのファイル名・構成を元に作成しています。個人情報や機密データが含まれる場合は適切な匿名化と権限管理を行ってください。