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장철, 유기봉, 김우재, 박만영, 안은경, 박래웅
2016 / Healthcare Informatics Research
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본 연구는 한국의 3차 의료기관 처방 데이터를 분석하여 기존 약물 이용 관리(DUR) 코드의 개선된 알림 재정의 사유 코드를 제안합니다. 분석 결과, 알림 재정의 사례 중 상당수가 기존 HIRA 코드로 분류되지 않아 “수술 관련 처방” 및 “응급 상황”에 대한 새로운 코드의 필요성이 확인되었으며, 이를 바탕으로 6개의 알림 재정의 코드를 개발하여 84.2%의 사례를 분류할 수 있었습니다.
AHFS drug information : Essentials 2004-2005
Lexi-Comp's drug interactions handbook : the new standard for drug and herbal interactions featuring a complete guide to cytochrome P450 enzyme substrates, inducers, and inhibitors
Davis's drug guide for nurses /
Mosby's drug guide for nursing students
Prescribing at a glance
모태독성학 : 의료인과 독성전공자를 위한 가이드 =
(병의원급 외래에서의) 진단과 치료 및 시술제요 : 개원의가 반드시 알아야 하는 필수 질환에 대한 처방 및 처치 122가지
POCKET PRESCRIBER 2015
Clinical veterinary advisor : dogs and cats
(가이드라인으로 시작하는) 실전 일차진료 처방법 : 가이드라인 해설부터 보험기준에 맞춘 처방법까지!
실전 일차진료 처방법
Drug safety evaluation
Introduction to clinical pharmacology
(Ettinger) 수의 내과학
Saunders handbook of veterinary drugs
Clinical veterinary advisor: dogs and cats
Introduction to critical care nursing
약 바로 알고 처방하자 : 앗! 약에 이런 부작용이
병원약사회지
변나현, 윤민지, 전명훈, 민경아, 이재현JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION
Edrees, Heba; Amato, Mary G.; Wong, Adrian; Seger, Diane L.; Bates, David W.JOURNAL OF THE AMERICAN MEDICAL INFORMATICS ASSOCIATION
McCoy, Allison B.; Wright, Adam; McEvoy, Dustin S.; Aaron, Skye; Amato, Mary G.; Kim, Hyun; Ai, Angela; Cimino, James J.; Desai, Bimal R.; El-Kareh, Robert; Galanter, William; Longhurst, Christopher A.; Malhotra, Sameer; Radecki, Ryan P.; Samal, Lipika; Schreiber, Richard; Shelov, Eric; Sirajuddin, Anwar Mohammad; Sittig, Dean F.International Journal for Quality in Health Care
Cho I.,Lee Y.,Lee J.,Bates D.약 학 회 지
조문주, 김정기, 정동극, 김영호한국임상약학회지
남궁보라, 손현순, 신현택Journal of Korean Medical Science
Cho, Insook; Lee, Jae-Ho; Choi, Jinwook; Hwang, Hee; Bates, David W.Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
Payne TH; Hines LE; Chan RC; Hartman S; Kapusnik-Uner J; Russ AL; Chaffee BW; Hartman C; Tamis V; Galbreth B; Glassman PA; Phansalkar S; van der Sijs H; Gephart SM; Mann G; Strasberg HR; Grizzle AJ; Brown M; Kuperman GJ; Steiner C; Sullins A; Ryan H; Wittie MA; Malone DCComputer methods and programs in biomedicine
Yeh ML; Chang YJ; Wang PY; Li YC; Hsu CYHealthcare Informatics Research
안은경, 조수연, 신다혜, 박래웅대한산업공학회지
최종수, 김동수Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
Shah S.N.,Amato M.G.,Garlo K.G.,Seger D.L.,Bates D.W.The Annals of pharmacotherapy
Russ AL; Chen S; Melton BL; Saleem JJ; Weiner M; Spina JR; Daggy JK; Zillich AJJournal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
Simpao AF; Ahumada LM; Desai BR; Bonafide CP; Gálvez JA; Rehman MA; Jawad AF; Palma KL; Shelov ED약 학 회 지
이수옥; 제남경; 천방옥; 황인옥; 김동숙약 학 회 지
이수옥, 제남경, 천방옥, 황인옥, 김동숙JMIR MEDICAL INFORMATICS
Poly, Tahmina Nasrin; Islam, Md Mohaimenul; Yang, Hsuan-Chia; Li, Yu-Chuan (Jack)대한보건연구
신주영; 이애영; 손성욱; 최남경; 신선미; 박효주; 박병주한국임상약학회지
김상미, 손현순, 신현택JMIR Medical Informatics
Yoo J.,Lee J.,Rhee P.L.,Chang D.K.,Kang M.,Choi J.S.,Bates D.W.,Cha W.C.전선 / 대학원
약물요법 도중 원하지 않는 반응이 일어날 수 있는 여러 상황에 대하여 임상약리학적인 측면에서 통합적 접근법을 통하여 이해함으로써, 보다 적절한 약물요법을 수행할 수 있는 방법을 연구한다. ADR의 정의, terminology, 이상반응 빈도 파악을 위한 자료 수집방법, 인과관계 감별, 보고방법, 제도 및 규정, 발생시 조치 등에 대하여 다룬다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법을 바탕으로 해서 실제 임상 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 1) 전통적인 통계학 내용에 대한 간략한 소개 2) 임상시험 전반과 그 디자인에 대한 내용 3) 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론 이 그 3개의 주제이다.전선 / 대학원
약물이 전신적으로 또는 표적기관으로 일정기간동안 미리 설정된 패턴으로 지속적으로 방출하여 조직 중 약물농도를 임의로 조절할 수 있는 제반수단을 검토한다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때 보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다.이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. : 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법 뿐만 아니라 실제 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서도 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 <1. 전통적인 통개학 개론 2. R을 이용한 추정, 검정 및 기술 통계적 내용에 대한 구현 3. 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론>이 그 3개의 주제이다.전선 / 대학원
본 과목은 일차적으로 의료기술평가와 근거기반의사결정 과목을 선수강한 학생들이 보다 전문적인 주제를 이해하고 다룰 수 있도록 계획되었으며, 강의 뿐 아니라 세미나와 토론을 통해 의료기술평가의 특정 방법론으로서 임상적 근거합성 방법의 전문적인 주제를 탐구하며 실제적이고 깊이 있는 이해를 갖추는데 주안점을 두었다. 해당 과목의 구체적인 내용을 다루기 위해서는 임상연구 방법론 및 의학통계에 대한 일정 수준 이상의 이해가 필요하며, 베이지안 접근방식을 포함하여 임상적 의료의사결정 수행에 필요한 근거 창출의 맥락에서 광범위한 근거 구조에 적용될 수 있는 근거 합성에 대한 접근으로서 메타 분석, 간접 비교 및 혼합 치료 비교를 수행하는 방법에 대한 구체적인 논의를 진행하고 실용적인 가이드를 제공한다.전선 / 대학원
생화학 및 병태생리학 견지에서 약물의 작용 기전을 이해함으로써 약물요법의 적정화를 기할 수 있는 기본원칙을 세울 수 있는 능력을 배양함을 목적으로 한다.전선 / 대학원
중추신경계 질환, 심혈관계 질환, 호흡기계 질환, 소화기질환, 신질환, 감염, 내분비 질환, 알레르기 질환 등 다양한 질환군에서 사용하는 약물들의 임상약리학적 원리를 이해하고, 이를 임상적으로 적정약물요법에 활용할 수 있는 방법론을 연구한다.전선 / 대학원
개인별 약물유전체학적 정보 및 외인적 요인 등을 통합하여 환자별 맞춤약물요법을 연구하고 적용하는 데 필요한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
최근 생물정보 데이터 생산 비용이 급격히 감소함에 따라 다양한 오믹스 자료를 활용하여 질병의 원인이 되는 오믹스 마커 규명 연구가 활성화되고 있다. 오믹스 자료는 유형에 따라 통계학적 성질에 큰 차이가 있으며, 따라서 보건자료와 다중오믹스를 통합하여 분석을 수행하는 경우 이러한 차이를 적절히 고려하여 유형 별 적절한 분석을 수행할 필요가 있다. 본 과목에서는 전장유전체분석, 멘델랜덤화 기법을 비롯하여 다양한 유전체와 보건 자료를 분석에 활용되는 분석기법을 주로 소개할 것이다. 또한 전사체, 후성유전체, 마이크로비옴과 같은 오믹스데이터와 보건 자료 통합분석 기법을 소개할 것이다. 각 오믹스 자료의 생물학적 이해보다는 자료의 특성과 분석 알고리즘을 통계학적 기법에 기초하여 설명할 것이며, 따라서 수업의 내용을 적절히 이해하기 위해서는 회귀분석/보건학통계방법론, 수리통계학/보건통계학연습 등의 과목을 선수강해야 한다.전선 / 대학원
신약개발과 관련된 제도적인 측면 및 규정을 이해하고, 신약개발 중 의약품 평가, 시판승인, 시판후 관리 제도에 대하여 임상약리학적인 측면에서 통합하여 연구한다. 구체적으로는 전임상시험 결과 검토 등 IND 과정, 임상시험 결과 검토 등 NDA 승인 과정, 그리고 PMS 제도, 약물유해반응 모니터링 제도 등에 대하여 다루게 된다.전선 / 대학원
약물이 체내에서 약효를 나타내는 과정을 이해하는 것은 부작용을 최소화하고 약효를 극대화하는 최적 약물요법을 수행하는 데에 필수적이다. 본 강좌에서는 약물 작용의 기본 개념인 약동학, 약력학, 약동-약력학 관계를 다루며, 약물반응의 다양성의 원인과 이를 모니터링할 수 있는 바이오마커를 발굴하고, 최적의 약물요법 실현을 위한 임상 적용을 다룬다. 또한 최적의 약물 개발을 위한 신약개발과정 전반을 다루며, 최신 기술을 접목한 임상시험 연구방법을 다룬다. 이 강좌를 통하여 학생들은 최적 약물요법의 필요성을 이해하고, 이를 해결하기 위한 다양한 방법론과 최신 지견을 배운다.전선 / 대학원
신경계질환에 대한 분자적 기작의 이해 및 최신 연구동향의 소개, 치료 전략에 대한 이해를 목표로 함.전선 / 대학원
응급의료체계는 병원 전단계와 병원 단계로 구분되며, 병원 전단계는 현장에서의 응급처치, 병원까지의 후송, 통신 체계와 관련된 영역이고, 병원단계는 응급의료 시설, 인력, 장비를 갖춘 의료기관에서의 응급의료 서비스와 관련되어 있다. 본 과목은 병원 전단계와 관련된 현장 응급처치, 응급의료 인력의 교육 및 양성 방안, 후송 체계 및 장비에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 비용―효율적이며 질적인 병원단계 응급의료 서비스가 제공될 수 있는 체계를 교육한다.전선 / 대학원
최근의 의학 발전은 기존의 기초의학/임상의학간의 경계가 모호해지고 있으며, 기초 연구에서의 성과를 빠르고 효율적으로 환자 치료에 적용할 수 있는 방법의 모색이 화두로 등장하고 있다. 본 과목은 각기 독립적으로 빠르게 발전하고 있는 기초의과학과 생명공학을 비롯한 공학분야와 임상의학을 어떻게 유기적으로 융합하여, 이러한 과학적 성과를 질병의 진단 및 치료에 빠르게 이용할 수 있는 방법론의 기초를 제시하고자 하며, 학제간 융합연구가 어떻게 이루어질 수 있는지에 대한 기초적 개념을 정립하고자 한다.전필 / 학사
약사, 조제 및 복약지도, 보험급여, 약국개설/관리, 의약품 허가, 판매, 안전관리에 관한 제반 법규를 이해하고 설명할 수 있다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
보건학적인 자료 중에서 많은 것이 이산변수이다. 다라서 보건학 연구기법을 터득하려면 이산변수의 분석방법을 이해하지 않고서는 효율적으로 자료분석을 할 수 없다. Chi-square 방법은 이러한 자료를 분석하는 가장 기초적인 방법인데, 이에서 한걸음 더 나아가 다변량으로 이산변수가 나타나는 경우의 분석방법을 다룬다. 따라서 자료의 상관성문제, 대수선형분석방법 등을 다룬다.전선 / 대학원
4차산업혁명 시대를 맞이하여 의료빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 다양한 출처에서 다양한 형태로 생성된 데이터의 통합분석을 가능하게 하는 전제조건은 데이터의 표준화를 통한 상호운용성의 확보이다. 본 교과목은 보건의료데이터의 활용과 공유를 위하여 표준화된 형태로 표현하고 정리하는 방법을 다룬다. 본 교과목을 통해 학생들은 보건의료표준화용어체계, 데이터 모델링, 온톨로지 등 표준화된 형태로 데이터를 표현하고 정리해내는 다양한 기법들에 대해 익힌다.전선 / 대학원
디지털 병리 영상은 조직 및 세포 대상의 영상으로, 인공 지능 및 디지털 기술의 발달로 의료 디지털 영상 자료의 주요 자원으로 부상하고 있다. 병리학은 생물의 구조 단위를 현미경 수준으로 관찰하고 분석 연구하는 분야로 생물학과 임상학의 이론과 실제를 중개하는 학문 분야이다. 이 강좌에서는 병리 디지털 영상의 병리학적 기본 구성을 이해하고, 임상 및 생물학적 연구 분석을 위해 사용되는 이미지 분석법에 대하여 고찰하고 토론한다. 이 강좌를 통하여 학생들의 병리 영상 속의 병리학적 기초와 의미, 영상 획득의 기술적 방법 및 종류, 디지털 병리 영상 분석의 최신 기법 및 임상 및 연구에서의 활용법에 대한 최신 트랜드를 배운다.전선 / 학사
본 강좌를 통해 소아, 임부, 수유부, 노인에서의 약동학적/약력학적 변화, 이로 인한 약물사용의 고려사항, 약물치료 원칙, 이들 환자군에서 흔한 질환의 약물사용, 약물치료성과 모니터링 등 이들 특수환자군 대상 약료서비스 제공에 필요한 내용을 학습함.