Gigazine “Googleがビッグデータを解析してW杯を予測すると全試合的中、準々決勝も当ててしまうのか?”という記事から医療分野への応用を考える

Gigazine “Googleがビッグデータを解析してW杯を予測すると全試合的中、準々決勝も当ててしまうのか?”
http://gigazine.net/news/20140704-google-predict-worldcup-2014/

2014年6月26日に開催されたGoogleの開発者向けイベント「Google I/O 2014」で、開発者のFelipe HoffaさんとエンジニアのJordan Tiganiさんが「ビッグデータを使って未来を予測する」という内容のセッションを実施。セッションの中で、2人はOptaが提供しているデータを使って統計モデルを作り機械学習させて、2014 FIFAワールドカップの決勝トーナメント1回戦全8試合の勝敗予測を行いました。

結果は、決勝トーナメント1回戦の勝敗全てを的中させたとのこと。凄いですね。
ちなみに使ったデータはOptaとありますが、そこで提供されているデータは下記の
コアデータ、クラシックデータ、パフォーマンスデータと彼らが呼んでいる3種類だそう。

Our Core Data Feeds for football include:
- Schedule
- Squads and line-ups
- Team and player profiles
- Live Scores
- Results
- Tables

Our Classic Data feeds for football include:
Live stats by player and team, for example:
- shots (on/off target, outcome and inside/outside area).
- passes (long/short, successful/unsuccessful and zone).
- assists, through balls and key passes.
- tackles and duels (successful/unsuccessful).
- clearances, blocks and interceptions.
- saves and goalkeeper actions.
- fouls and foul type.

Season-to-date cumulative stats.
Historical data sets.
Text commentaries.

Our Performance Data feeds for football include:
Live, detailed Performance Data by player and team.
Positional information, including x,y co-ordinates and time-stamps.
Season-to-date cumulative data.
Historical data sets, suitable for advanced mathematical analysis.

例えば、これを医学の分野で考えると、手術室際のチーム構成と病気、患者の容態、使用した器具、医薬品等を情報化しておくことで、手術の成功率が事前に詳しくはじき出すことができ、チーム構成や使用するツールを変更することで、より成功率の高い手術を最適化するようなことも可能になってきますね。データ化と機械学習って本当に重要で素晴らしいですね。