최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
박경일, 임혜수, 권진아
2012 / 노인복지연구
Mazani M.,Aktij S.A.,Rahimpour A.,Hassan Kiadeh N.T.
2020 / Water (Switzerland)
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
대만 국민건강보험 시스템의 청구 데이터로 구성된 국민건강보험 연구 데이터베이스(NHIRD)는 99.6% 이상의 대만 인구를 포괄하는 대규모 데이터 소스입니다. 이 데이터베이스는 외래 및 입원 진료 정보를 포함하며, 연구 목적으로 인구 통계, 질병 진단, 처방, 수술 및 조사 데이터가 익명화된 형태로 제공됩니다. NHIRD는 생의학 연구에 유용한 강력한 데이터 자원입니다.
National health data dictionary
Health informatics data analysis : methods and examples
전자건강기록(EHR)구축 및 건강정보 종합서비스 제공 방안 연구.
Handbook of disease burdens and quality of life measures
(헬스케어·의료 분야) 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)의 핵심기술 개발동향과 국내외 시장 분석
Professional nursing : concepts & challenges
청진기가 사라진 이후 : 환자 중심의 미래 의료 보고서
Plunkett's health care industry almanac
Plunkett's health care industry almanac 2010 : the only comprehensive guide to health care industry
Dictionary of drugs
Global burden of disease and risk factors
Burns and Grove's the practice of nursing research : appraisal, synthesis, and generation of evidence
개인건강기록(PHR) : 잃어버린 전자건강기록(EHR)의 조각을 찾아서
병원정보시스템 =
Natural Standard medical conditions reference : an integrative approach
(2018) 국민생활밀착형 통계100선
Nursing for public health : promotion, principles, and practice
PHARMACOEPIDEMIOLOGY AND DRUG SAFETY
Shao, Shih-Chieh; Chan, Yuk-Ying; Yang, Yea-Huei Kao; Lin, Swu-Jane; Hung, Ming-Jui; Chien, Rong-Nan; Lai, Chi-Chun; Lai, Edward Chia-ChengJournal of the Formosan Medical Association
Tai, C.-S.; Wu, J.-F.; Chen, H.-L.; Hsu, H.-Y.; Chang, M.-H.; Ni, Y.-H.Journal of the American Medical Directors Association
Chen Y.,Huang S.T.,Hsu T.C.,Peng L.N.,Hsiao F.Y.,Chen L.K.Acta diabetologica
Hsu MY; Luo KS; Chou CC; Lin YH; Hung YC; Chuang WL; Tsai SC; Lin HJ; Yu TS; Tsai FJ; Chang KHNaunyn-Schmiedeberg's archives of pharmacology
Chen CH; Lim PS; Wu TK; Chuang WL; Yu TS; Tsai FJ; Chen CM; Chang KHAnnals of Applied Statistics
Wang, J.; Li, R.; Ma, S.; Chang, W.-S.; Hsiao, K.-Y.; Shia, B.-C.CLINICAL EPIDEMIOLOGY
Hsieh, Cheng-Yang; Su, Chien-Chou; Shao, Shih-Chieh; Sung, Sheng-Feng; Lin, Swu-Jane; Yang, Yea-Huei Kao; Lai, Edward Chia-ChengIEEE Consumer Electronics Magazine, Consumer Electronics Magazine, IEEE, IEEE Consumer Electron. Mag.
Wu, H.; Tsai, C.Statistics in Medicine
Ma C.,Li Y.,Shia B.C.,Ma S.Evidence-based mental health
Goldfinger JZDiabetes and Metabolism Journal
김미경; Han Kyungdo; 이승환Diabetes and Metabolism Journal
Kim M.K.,Han K.,Lee S.H.World Journal of Surgery
Hsu S.D.,Chen C.J.,Wang I.D.,Lin K.T.,Wang C.C.,Chien W.C.,Chung C.H.,Chang W.K.Journal of affective disorders
Chin-Hung Chen V; Yang YH; Chen PY; Yang JT; Chen CPC; Chen CJ; Lu ML; Lee Y; McIntyre RS; Huang YCAge and Ageing
Chou M.Y.,Huang S.T.,Liang C.K.,Peng L.N.,Lin Y.T.,Hsiao F.Y.,Chen L.K.CLINICAL EPIDEMIOLOGY
Lee, Po-Chang; Kao, Feng-Yu; Liang, Fu-Wen; Lee, Yi-Chan; Li, Sheng-Tun; Lu, Tsung-Hsueh지질·동맥경화학회지
경대성, 김헌성Archives of Gerontology and Geriatrics
Chou M.Y.,Huang S.T.,Liang C.K.,Hsiao F.Y.,Chen L.K.International journal of cardiology
Huang CH; Yu PH; Tsai MS; Chuang PY; Wang TD; Chiang CY; Chang WT; Ma MH; Tang CH; Chen WJBMC Medical Informatics and Decision Making
Chern C.C.,Chen Y.J.,Hsiao B.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.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
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
전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등 여러 자료원으로 부터 많은 양의 정형, 비정형 보건의료데이터가 생성되고 있다. 이런 데이터에서 얻은 정보와 지식은 보건의료서비스전달체계를 향상하고 의료비를 줄이는 데 활용할 수 있다. 보건의료분야에서 생성되는 데이터는 용량이 크고 복잡하여 분석하는 것도 쉽지 않고 그 분석결과를 임상실무에 적용하는 것 또한 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성과 이들 데이터를 분석하는 기법에 대해 소개한다. 본 교과목에서 데이터마이닝/기계학습, 분류등과 같은 정형데이터의 분석기법 뿐 아니라 자연어처리, 텍스트 마이닝 등 비정형데이터 분석기법을 포함한다.전선 / 대학원
이 과목은 우리가 일상적으로 많이 쓰고 있는 통계적 용어, 이 과목에서는 컴퓨터를 이용한 보건통계 자료처리에 필요한 기본적 통계적 이론들을 배우고 여러 통계 패키지를 이용한 실제의 자료처리 과정을 배우는 것을 목적으로 삼는다. 많은 실제 예제 자료들을 다룸으로 실제적인 문제 처리 능력을 키우고 컴퓨터를 이용한 자료 처리의 자신감을 키운다. 또한 회귀분석과 분산분석의 기초 이론들을 실제 쓰이는 용도를 중심으로 익힌다. 하나의 교재를 정하지 않고 매 시간 필요한 자료들을 복사하여 수업시간 전에 배분할 예정임.전선 / 대학원
건강과 질병, 의료이용에 관한 일반인의 행태와 그러한 행태를 보이는 이유 및 결정요인을 이해함으로써, 보건의료에 관한 일련의 과정에서 일반인과 환자가 의료인과 함께 중요한 주체라는 것을 인식하도록 한다. 그리고 이를 통하여 개인 혹은 집단 수준에서 건강증진, 질병예방, 치료의 과정과 이에 관하여 사회정책적으로 고려해야 할 지점을 파악하도록 한다.전선 / 대학원
원인(cause), 인과관계(causation), 그리고 인과성(causality) 등의 개념은 의학 및 보건분야에 필수적이다. 그러나 대부분의 통계분석 결과는 상관관계를 보여주며, 불행히도 상관관계는 인과관계를 의미하지 않는다. 이 강의는 인과관계를 추론하기 위한 다양한 통계 분석 기법을 소개하여 역학, 보건, 임상 데이터 분석 결과를 합리적으로 이해할 수 있는 지식과 분석 방법론을 소개한다.전선 / 대학원
디지털 건강 모니터링을 이용하여 지역사회 의료서비스를 고도화하고 국민건강을 증진시킬 수 있는 기반의 구축과 이를 바탕으로 건강형평성을 제고하고 건강수명을 연장할 수 있는 방안을 이해하고 지역사회 의료서비스 발전계획을 수립할 수 있는 역량을 구축한다.전필 / 대학원
보건의료분야의 데이터는 용량이 크고 복잡하여 통계 분석 및 해석이 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험 청구자료 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성을 소개하며, 이를 분석하기 위한 기초통계를 배우고, 연구주제에 적합한 실습을 수행하게 된다. 본 강의에서는 보건의료 빅데이터를 활용한 연구기획, 실험의 설계, 통계분석, 결과의 분석, 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.전선 / 대학원
본 교과목은 의학통계론 과목을 선수한 수강생들에게 추천되며, 의학 연구에 유용한 통계적 모델링 기법들을 의과학연구자 들이 친숙하게 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 해당 과목에서는 데이터 셋 탐색을 통해 변수 간 및 자료 간 상관구조를 파악하고 자료에 적절한 모델링 방법을 선택하여 의과학 연구에서 얻게 되는 복잡한 구조의 자료들을 효율적으로 모델링하기 위한 다양한 통계적 접근법 들을 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
보건통계자료처리론에서는 SAS 와 R의 기초만을 배운다면 이 과정을 통해서는 대규모 역학 자료를 다루는 경험을 통하여 실제 보건학 자료를 다룰 수 있는 능력을 배양한다. 실무에서 필요한 수리통계 및 선형통계 기초이론을 학습하고 특히 생존분석, 표본조사론의 기초 이론을 학습한다. 국민건강 영양조사 등 대규모 역학 자료의 실습을 통하여 연구자로서 보건학적 가설을 세우고, 통계적 모형 설정 및, 구체적 자료분석을 경험하게 하여 독립적인 보건학 연구자로서의 자질을 갖추게 한다.전선 / 대학원
의료분야의 정보화가 진행됨에 따라 정보검색 기술은 가장 많이 활용되는 기술이 되었다. 향후 디지털화된 의료정보를 관리하고 이를 연구와 진료에 활용하기 위해서 정보검색기술은 가장 중요한 위치에 있는 핵심기술이다. 이를 위하여 의료환경에서 사용될 수 있는 정보검색의 기초이론을 강의한다. 강의는 의학용어모델, 정보검색모델, 인덱스구조를 중심으로 강의가 이루어진다. 의학용어모델에서는 의료정보시스템에서 사용되는 용어모델의 종류 및 특성을 설명하며, 정보검색모델로는 불리언모델, 벡터모델, 확률모델에 대하여 특성을 강의하며, 인덱스구조에서는 정보검색에 사용되는 inverted file, signature file의 구조 및 각각의 차이와 활용분야에 대하여 강의가 이루어진다.전선 / 대학원
본 교과목에서는 아래의 내용을 다룬다; 근거중심보건의료의 정의 및 배경, 보건의료에서의 평가와 의사결정에 이르는 pipeline, 근거확보를 위한 연구 설계, 임상연구의 비판적 평가 및 결과에 대한 이해, 체계적 문헌고찰, 경제성 평가, 의료기술평가, 진료지침, 성과 연구, 외국의 근거중심의사결정체계, 우리나라에서 바람직한 근거중심 보건의료체계전선 / 대학원
보건학 자료는 이진형, 연속형 등 다양한 유형의 자료들로 이루어져 있으며 subjects사이의 상관성으로 인하여 분석이 쉽지 않다. 이러한 보건학 자료의 분석을 위하여 선형혼합모형, 일반화선형모형, 일반화선형혼합모형 등이 주로 활용되어 왔다. 고급보건통계이론에서는 이러한 분석 방법론에 활용되고 있는 다양한 모수 추정방법론과 관련 이론을 학습할 것이다. 예를 들어, 최대가능도추정량과 제한가능도추정량의 점수함수와 모수추정 방법론을 배우고 동시에 일반화추정방정식과 관련된 다양한 이론을 학습하고 연습함으로써 보건통계자료 분석의 기본 이론을 배울 수 있는 기회가 될 것이다.전선 / 대학원
최근 과학기술분야 연구에서 중요하게 대두되고 있는 성별특성을 반영하는 의학을 이해하고, 각 임상영역 또는 세포주, 동물모델 연구에서 연구계획에서부터, 수행, 결과분석 및 연구결과 적용의 전 과정에서 sex와 gender에 대한 고려 방안을 다루며 특히 성별과 젠더 고려가 중요한 질환 또는 관련 연구결과를 소개함으로써 향후 성별특성을 반영하는 의학에 필요한 연구 토대를 마련하고자 함.전선 / 대학원
생명 공학의 발전과 의료의 디지털화로 인해서 방대한 양의 유전체 및 오믹스, 그리고 전자의무기록 데이터가 수집되었으며, 이제 이 방대한 데이터의 처리 및 분석이 중요한 문제이다. 본 과목은 유전체, 오믹스, 의료 데이터의 특성을 소개하며, 이러한 데이터를 분석할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반의 분석 방법을 소개한다. 특히, 이 과목은 유전체 등의 바이오 데이터와 전자의무기록이 결합되어 있는 바이오뱅크 데이터에 중점을 둔다. 구체적인 주제는 다음과 같다 ◆ 유전체 등의 바이오데이터와 전자의무기록 데이터의 특성 ◆ 유전체 데이터 연관성 분석 ◆ 유전체 기반 질병 위험도 예측, 인과관계 추론 및 약물 표적 규명 ◆ 전자의무기록 데이터 기반 임상 의사결정 지원 시스템 ◆ 유전체 및 임상 데이터 통합한 다중 모드 데이터 분석전선 / 대학원
본 강좌는 보건통계학개론을 이수한 자에게 상위급의 보건통계학적인 지식을 습득하기 위하여 개설된 강좌이다. 본 강좌에서는 보건학에서 가장 많이 이용되는 방법중의 하나인 회귀분석방법과 분산분석 그리고 실험설계론 등을 연구한다. 단순선형회귀식의 내용을 집중 검토한 후 이를 중회귀분석의 모형으로 검토하고 그 밖의 polynomial model, 로지스틱 회귀모형의 분석등 여러 가지 선형모형에 대하여 간단한 이론적인 이해와 함께 직접 자료를 분석하면서 자료분석기법을 터득하도록 한다.전선 / 대학원
보건 의료분야의 기술, 전략과 정책의 가치평가는 효과성에 대항 평가와 더불에 비용과 비용-효과성, 그리고 의료이용의 수준의 변화에 따른 건강지표의 개선과 같은 의료시스템적인 관점의 가치평가와 함께 환자 또는 수혜자 관점에서의 가치평가도 함께 이루어져야 한다. 본 강좌에서는 보건 의료분야에서의 가치평가에 대한 기본 개념을 소개하고 활용할 수 있는 여러 방법론들에 대한 기본기를 익힌다. 특히 비용 분석, 비용-효과성 분석, 이산선택실험법, 비용 설문의 설계와 분석, 환자 및 기관의 건강보험공단 자료와 같은 보건의료 빅테이터를 활용한 정책 및 기술의 효과 및 의료이용 수준의 변화 분석 등을 검토할 수 있는 이중차분법 및 자료포락분석 방법론들의 개념을 사례들을 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
인체의 구조와 기능의 병태생리학적 현상을 올바르게 이해하기 위해서는 인체를 더 이상 부분이 아닌 전체 시스템으로 이해해야 한다는 이론이 여러 관련 분야에서 등장하고 있다. 본 과목에서는 대용량 데이터 생산에 따라 크게 성장하고 있는 유전체학, 단백체학 등의 바이오정보학과 건강인과 환자의 대규모 코호트 구축을 통한 다각적 환경 요인을 통합한 연구 분야의 소개를 통해 인체의 생리 및 병리 현상들을 시스템적으로 이해할 수 있는 기초 지식과 전망을 제시한다.