도서상세정보
Detail Information
전자의무기록 데이터의 이차분석
원서명
Secondary Analysis of Electronic Health Records
저자
번역자
원저자
출판사
출판일
20210427
가격
₩ 38,000
ISBN
9791159432606
페이지
419 p.
판형
182 X 257 mm
커버
Book
책 소개
전자의무기록 데이터 분석을 위해서는 데이터베이스, 분석 툴(R, MSSQL, Python), 역학 디자인 등에 대해 종합적인 이해가 필요하다. 분석 도구와 연구 디자인을 전자의무기록 데이터 분석에 "어떻게" 활용해야 하는지 종합적으로 정리하는 책이다.
목차
PART I 준비하기 : 이론적 근거와 의료 데이터 분석에 대한 도전 1
chapter 1 전자의무기록 데이터 이차분석의 목적 3
chapter 2 임상 데이터베이스 리뷰 9
chapter 3 전자의무기록 데이터 이차분석의 도전과 기회 17
chapter 4 모든 것을 종합하여: 데이터 중심의 이상적인 치료 시스템 구상 27
chapter 5 MIMIC에 대한 이야기 43
chapter 6 비임상데이터와 전자의무기록의 통합 51
chapter 7 전자의무기록(EHR)을 이용한 보건 서비스 조사 및 결과 61
chapter 8 빅데이터에 숨은 잔여 교란: 오류의 원인 73
PART II 시작하기: 연구 문제 수립부터 연구 결과의 검증까지 81
chapter 9 연구 질문 수립 83
chapter 10 환자 코호트 정의하기 95
chapter 11 데이터 준비 103
chapter 12 데이터 전처리 117
chapter 13 결측 데이터 141
chapter 14 노이즈와 이상치 159
chapter 15 탐색적 데이터 분석 179
chapter 16 데이터 분석 199
chapter 17 민감도 분석 및 모델 검증 253
PART III MIMIC 데이터를 이용한 예제 연구 261
chapter 18 추세 분석: 침습적 기계 환기를 받는 환자의 시간에 따른 1회 호흡량(tidal volume)의 변화 263
chapter 19 전자의무기록의 도구 변수 분석 271
chapter 20 Super ICU Learner Algorithm (SICULA) 프로젝트의 MIMIC-II 결과에 기반한 중환자실 사망 예측 281
chapter 21 중환자실에서의 사망 예측 301
chapter 22 임상적 악화의 조기 경고를 위한 데이터 결합 기법 311
chapter 23 비교 효과: 성향 점수 분석 325
chapter 24 마르코프 모델과 비용 효율성 분석: 의료 연구에서의 응용 337
chapter 25 중환자실에서의 혈압과 급성 신손상의 위험: 환자-대조군 연구와 환자-교차 연구의 비교 355
chapter 26 호흡수 추정을 위한 파형 분석 363
chapter 27 신호 처리: 거짓 경보 감소 377
chapter 28 자연어 처리를 활용한 환자 코호트 인식 향상 391
chapter 29 하이퍼파라미터 선택 405
찾아보기 415
chapter 1 전자의무기록 데이터 이차분석의 목적 3
chapter 2 임상 데이터베이스 리뷰 9
chapter 3 전자의무기록 데이터 이차분석의 도전과 기회 17
chapter 4 모든 것을 종합하여: 데이터 중심의 이상적인 치료 시스템 구상 27
chapter 5 MIMIC에 대한 이야기 43
chapter 6 비임상데이터와 전자의무기록의 통합 51
chapter 7 전자의무기록(EHR)을 이용한 보건 서비스 조사 및 결과 61
chapter 8 빅데이터에 숨은 잔여 교란: 오류의 원인 73
PART II 시작하기: 연구 문제 수립부터 연구 결과의 검증까지 81
chapter 9 연구 질문 수립 83
chapter 10 환자 코호트 정의하기 95
chapter 11 데이터 준비 103
chapter 12 데이터 전처리 117
chapter 13 결측 데이터 141
chapter 14 노이즈와 이상치 159
chapter 15 탐색적 데이터 분석 179
chapter 16 데이터 분석 199
chapter 17 민감도 분석 및 모델 검증 253
PART III MIMIC 데이터를 이용한 예제 연구 261
chapter 18 추세 분석: 침습적 기계 환기를 받는 환자의 시간에 따른 1회 호흡량(tidal volume)의 변화 263
chapter 19 전자의무기록의 도구 변수 분석 271
chapter 20 Super ICU Learner Algorithm (SICULA) 프로젝트의 MIMIC-II 결과에 기반한 중환자실 사망 예측 281
chapter 21 중환자실에서의 사망 예측 301
chapter 22 임상적 악화의 조기 경고를 위한 데이터 결합 기법 311
chapter 23 비교 효과: 성향 점수 분석 325
chapter 24 마르코프 모델과 비용 효율성 분석: 의료 연구에서의 응용 337
chapter 25 중환자실에서의 혈압과 급성 신손상의 위험: 환자-대조군 연구와 환자-교차 연구의 비교 355
chapter 26 호흡수 추정을 위한 파형 분석 363
chapter 27 신호 처리: 거짓 경보 감소 377
chapter 28 자연어 처리를 활용한 환자 코호트 인식 향상 391
chapter 29 하이퍼파라미터 선택 405
찾아보기 415
역자소개
윤덕용: 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실
강소라: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
구예령: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
김소연: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
김유정: 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실
박남기: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
박찬민: 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실
박태준: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
최병진: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
한창호: 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실
강소라: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
구예령: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
김소연: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
김유정: 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실
박남기: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
박찬민: 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실
박태준: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
최병진: 아주대학교 의과대학 의료정보학과
한창호: 연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실
서평
Secondary Analysis of Electronic Health Records 1st edition 의 번역서
전자의무기록 데이터 분석을 위해서는 데이터베이스, 분석 툴(R, MSSQL, Python), 역학 디자인 등에 대해 종합적인 이해가 필요하다. 현재까지는 연구자가 이들을 개별적으로 학습하고 어떻게 종합해야 하는지 개인의 노력으로 극복해야 했지만, 이 책은 어떻게 이들을 종합적으로 활용할 수 있는지 제시해주고 있다. 기존 책들은 MSSQL, R, Python 등 분석 도구에 초점이 맞춰져 있고, 연구 설계에 관한 책들 역시 기존 역학 연구에 기반한 이론서 위주로만 나와 있는 실정이다. 분석 도구와 연구 디자인을 전자의무기록 데이터 분석에 "어떻게" 활용해야 하는지 종합적으로 정리된 국내 유일한 책이라고 할 수 있다. 최근, 모든 병원에서 전자의무기록 데이터 분석에 대한 수요가 늘어나고 있는 현실에서, 많은 연구자에게 방향성을 제시해주는 분석 가이드가 되어줄 것이다.
전자의무기록 데이터 분석을 위해서는 데이터베이스, 분석 툴(R, MSSQL, Python), 역학 디자인 등에 대해 종합적인 이해가 필요하다. 현재까지는 연구자가 이들을 개별적으로 학습하고 어떻게 종합해야 하는지 개인의 노력으로 극복해야 했지만, 이 책은 어떻게 이들을 종합적으로 활용할 수 있는지 제시해주고 있다. 기존 책들은 MSSQL, R, Python 등 분석 도구에 초점이 맞춰져 있고, 연구 설계에 관한 책들 역시 기존 역학 연구에 기반한 이론서 위주로만 나와 있는 실정이다. 분석 도구와 연구 디자인을 전자의무기록 데이터 분석에 "어떻게" 활용해야 하는지 종합적으로 정리된 국내 유일한 책이라고 할 수 있다. 최근, 모든 병원에서 전자의무기록 데이터 분석에 대한 수요가 늘어나고 있는 현실에서, 많은 연구자에게 방향성을 제시해주는 분석 가이드가 되어줄 것이다.