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R言語による電子カルテデータの二次利用

~R言語初心者がデータ処理を楽しめるように基本的内容中心のサイトです~

OpenDolphin(オープンソース電子カルテ)とRstudioの接続

r-beginner.hatenadiary.jp以前ブログで、OpenDolphin(電子カルテ)とORCA(日医レセコン)の環境構築について書いたところ、OpenDolphinデータベースを二次利用できるのかコメントをいただきました。実際OpenDolphinで電子カルテを運用されている方の参考にも…

DICOMserver構築②~Conquest・postgreSQL on Ubuntu16.04

以前DockerImageを使って、簡単なDICOMserver構築をブログにアップしましたが、今回は一つ一つコマンド入力しながらインストールして、データベースもPostgreSQLに変更してみます。今回も仮想マシン(Ubuntu64bit 16.04LTS)上にサーバー構築します。 画像サー…

Rstudio shortcut keys for writing code (Windows/Linux)

Introduction To write code quickly like vim or emacs, it is better to use shortcuts. In this blog, I will explain shortcuts that I like and use frequently. For other shortcut keys which I don’t introduce ,please refer to the following site…

電子カルテのサンプルデータ② ~患者マスター~

今回は、患者マスターデータをMySQLに入れて、SQLの練習をしてみます。[準備するもの] MySQL R Rstudio インストールの仕方が分からなければ下記を参考にしてください。 r-beginner.hatenadiary.jpまずは、MySQLと接続し、電子カルテ用データベース(ここで…

電子カルテのサンプルデータ①

ここ2年ぐらい電子カルテについての話をする機会が何度かありました。ブログのタイトルにもあるようにR言語でSQLデータベースからデータを抽出し、可視化したり、簡単な統計処理をしたりしました。電子カルテデータの二次利用について興味を持ってくれる医師…

ggplot2で人口ピラミッドを描く

まずはサンプルデータを落としてきます。 library(dplyr) library(RCurl) # This is not actual patient data. url <- getURL("https://raw.githubusercontent.com/Algo1970/EHR_data/master/pt_master_sample.csv") df <- read.csv(text = url, header = TR…

vimを使ってみよう。

dockerコンテナ使っていると、vi使わざるを得ない時があります。 最初はとっつきにくい感じがしますが、少し慣れてくるとマウスも矢印キーも打たずに、指もホームポジションにおけるので楽に入力できるようになるそうです。僕はまだまだですが… またキーバイ…

DockerでDICOMserver構築①~Conquest、SQLite

フリーのDICOM画像serverでConquestというのがあります。 最近はDockerImageもあるようなので、使ってみました。まずは、Ubuntu64ビット16.04を準備。 $ gedit conquest.shエディターを立ち上げたら、下のスクリプトをコピペします。 #!bin/sh sudo apt-get …

PostgreSQLとRstudio環境構築

正直PostgreSQLは、ほぼ触ったことがありません。ただ医師会のレセコン(ORCA)や、オープンソース電子カルテのOpenDolphinはPostgreSQLを利用しており、これからレセコン・電子カルテデータをいじるのに避けては通れません。 はじめて操作した電子カルテはMyS…

OpenDolphinとORCAの簡単な環境構築

OpenDolphinは日医レセコンORCAに接続できる、オープンソースの電子カルテです。PC初心者でも導入できるように分かりやすく書かれていますので、これを参考に動かしてみたいと思います。 gihyo.jp はじめに 極力インストールの手間を省略するためと、ホストO…

ORCA(日医標準レセプトソフト)の導入

当院では使用しておりませんが、ORCAというレセプトソフトがあります。ちょっと触ってみたいと思っても、Ubuntuにインストールするのでやや敷居が高い感じです。 今回は仮想マシンで環境構築してみます。 まずVMwareにUbuntu14.04LTSを準備します。 OSの準備…

DockerでRとMySQLの環境構築(Ubuntu16.04LTS仮想マシン編)

RとMySQLをDockerで動かす練習です。 今回はUbuntu 16.04 LTSで環境作ります。まずVMwareでUbuntu64bit16.04LTSの仮想マシンを作っておきます。 端末から、 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates $ sudo apt-k…

DockerでRの環境構築

とりあえず動かしてみよう 先日SappoRoR#7で、DockerによるR環境構築を教えてもらいました。 忘れないようにメモっておきます。いろいろ方法はありそうですが、まずVMwareの仮想Ubuntuマシンに入れてみます。今回はUbuntu16.04LTSです。 Ubuntu仮想マシンが1…

Rで画像処理~magick package

最近、ホームページもRmarkdownで書くようになりました。凝ったものは必要ないし、修正するのも楽だし、Rstudioで全て済ませられるので満足してます。ただホームページに貼り付ける画像を編集するのに、他の画像ソフトを立ち上げるのはやや面倒だなとは感じ…

ggmapで位置情報を可視化

電子カルテ用のPCはインターネットに接続されていないものが多いです。セキュリティーの問題もありやむを得ないのですが…。ただ折角の患者位置情報を可視化できないのはもったいないことです。Rでは、leaflet packageでインタラクティブな地図にプロットもで…

仮想マシンでUbuntuとRを使う

文字化け問題を考えたり、なんとなくUbuntuでR使ってみたいときは仮想マシンが便利。久々に仮想マシン使ったので、インストールと環境設定のまとめ。仮想マシンはVirtualBoxやVMwareなどがあるが、VirtualBoxはなんとなくもったりしていたので、VMwareで環境…

shinyの使い方

便利なスクリプトを書くと、人に自慢したくなります。 でも、そもそもRを普段使ってない人にRstudioの画面を見せても、なんか難しそうで特別な人しか使えないんでしょ…って言われてしまいそうです。そんな時はShinyアプリで便利さをアピールしましょう。ア…

第二回クリニックICT研究会

ICT研究会に参加してきました。 糖尿病専門クリニックで、ファイルメーカーを使用した電子カルテデータの二次利用の発表や、OsiriXという医療画像システムの話、消化器科クリニックでの画像検査の話、WordPressでの予約システム等興味深い話がたくさんありま…

関数の作り方

同じ処理を繰り返しコードとして書くなら、関数を作ってしまうのが便利です。関数の作り方は、関数名 計算式等の処理 戻り値 }のような書き方です。引数は必要なければ、不要です。 表示だけの関数を練習で作ってみます。 hello <- function(){ print("hello…

Rのデータ構造について

Rのデータ構造 ベクトル データフレーム リスト Rのデータ構造 よく用いられるベクトル、データフレーム、リストのみを簡単に説明します。その他は必要時にググってください。 厳密な定義は成書にお任せしますので、あくまでイメージです。 ベクトル 1から…

グラフの作成

基本グラフィックス ggplot2 plotly 基本グラフィックス まずはいつものirisデータで。一次元のデータから iris$Sepal.Length # irisデータのSepal.Length列を見るという意味 これをグラフにしてみます。 hist(iris$Sepal.Length) # histはヒストグラム 箱ひ…

データの取り込み

Rにデータを取り込む方法はいくつかあります。 CSVファイルから取り込み read.csv("flu2014.csv") read.csvはいろいろ引数の指定ができますので、こまかな設定は調べてみてください うまく呼び出せない場合は、ファイルのdirectoryが違うのかもしれません。…

Rで表(table)作成

knitr::kable package'knitr' : CRAN - Package knitrまず簡単にkable()関数で。kable関数にデータフレームを入れるだけです。 Rでは、簡単に計算、作図が試せるように組み込まれたデータセットがあります。 最も有名なirisデータを使ってみましょう。 libr…

R言語でデータ処理からスライド作成まで

R言語は、たくさんのパッケージのおかげで統計解析のみならず、データの抽出、前処理、解析後の作図、表作成。レポートやスライド作成、さらにはWeb上への公開まで可能です。大雑把に書くとこんな感じ。 フローチャートの上から下まで一連の流れは、すべて…

医療データについて

医療データの取り扱いは非常に難しい。各々の施設で管理された莫大なデータは、紙カルテから電子カルテに移行し長期保存可能となったし、二次利用の可能性も見えてはきた。ただしデータのフォーマットが決まっていず、バラバラのデータを一元化することは当…

はてなブログのいろいろ。

はじめてのブログなので、ブログ管理のメモ書きです。ブログが長くなると、トップに戻るのが大変です。他のブログでトップに戻るボタンが付いていたのでググってみると、ありました。serinaishii.hatenablog.comblog.donbe.me色探しhtml-color-codes.info

R言語の情報収集

R言語に初めて出会ったのは、紀伊国屋の本棚でした。なんだか難しそうな本だなぁというのが第一印象でした。実際パソコンにインストールしたのは一年ぐらい後だったと思います。インストールしてすぐに、irisデータの散布図をプロットして、たくさんの散布…

DiagrammeRでフローチャート作成

フローチャートは、何かの作業の流れを説明するのに視認性が良く、とても便利です。 パワーポイントでも端子を作成し、文字を入れて、サイズや、枠の太さを設定することはできますが、端子の位置合わせや、流れ線の位置がずれると、見た目が美しくありません…

Rmarkdownによるレポート作成

Rでデータ処理を行っていると、作成したデータセットや、グラフ、解析結果をまとめて確認したいと思われるのではないでしょうか。資料やレポート提出の際にもこのRmarkdownが役に立ちます。内容 Rmarkdownの使い方 YAML metadata Rmarkdown R code chunk 資…

電子カルテデータの可視化~患者住所

患者マスターテーブルの中には、住所情報も入っているかもしれません。 id zip-code prefectures city address_line 10001 001-0902 北海道 札幌市 北区新琴似2条9丁目 この情報の持ち方は、メーカーによってかなり違うみたいです。都道府県、市町村、番地名…

電子カルテデータの可視化~患者マスター

データベースには複数のテーブルがあり、中心となるのが患者マスターかと思います。カラムにはID、名前、年齢等があります。その他にも読み仮名カラムや、旧姓カラム等、メーカーによって差はあるかと思われますが、代表的なカラムによるテーブルは以下の様…

RでSQLデータベースへの接続1~MySQL編

電子カルテのデータベースは各施設で環境が違うため、今回は接続イメージを理解するためMySQLで練習してみます。 MySQLの準備 まずMySQLをダウンロード MySQL インストールはおまかせで。 デフォルトでconnectorも入るらしいのでそのまま Port:3306で root…

R言語の導入と開発環境Rstudio

R言語のインストールは簡単です。 以下のサイトから自分のOSにあったファイルをインストールしてください。 R本体: https://cran.ism.ac.jp/ R言語単体で作業をするのは煩雑なので、Rstudioという開発環境を導入することをおすすめします。非常に便利です…

R言語と電子カルテデータを使って何ができるか

R言語とは、簡単な統計処理から最新の機械学習まで、豊富なパッケージを利用することにより何でもできる?統計言語です。 csvファイルや、エクセルデータを取り込んでデータの前処理をするのはもちろんのこと、電子カルテのデータベースに接続し、SQL文…

電子カルテの仕組み

電子カルテは、規模によっても変わってきますが、一般的には電子カルテのデータを保管するサーバーマシンと実際の診療に利用するクライアントマシンにわかれます。データを保管するデータベースは、Microsoft社のSQL serverやオラクル、PostgreSQL、MySQLな…

電子カルテはじめ

6年前の勤務医時代までは、結局電子カルテを使用することはなく、勤務先の病院では血液検査のオーダリングと処方システム、画像ファイリングシステムのみが電子化されていました(各々独立に動いていましたが)。したがって入院患者の退院サマリーは手書き…

Blogはじめました。

電子カルテデータの二次利用(視覚化、解析)のためにR言語の勉強を初めて3年位経ちました。勉強した内容をまとめておいて、備忘録として使います。また医療データに興味のある人に何か役に立つことがあれば良いと思っています。 内容は下記のものが中心と…