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라인웍스는 복잡하게 얽힌 대량의 의료보건데이터에서 시그널을 탐지할 좋은 방법을 고심해왔습니다. 빠르고 광범위하게 탐색할 수 있는 빅데이터 분석 기법과 사례를 소개합니다. 분석에 대한 자세한 문의는 여기로 해주십시오. 지난 글에서 후향적 코호트 설계와 상대위험도를 살펴보았고, 이번 글은 비스테로이드 소염제(NSAIDs) 복용 여부와 치매발생의 상대위험도를 소개합니다. 본 사례는 치매와 비스테로이드 소염제의 연관성을 찾았던 기존 연구들을 바탕으로 합니다.   항염증약물과 치매 항염증약물이 치매의 발병과 진행에 영향을 준다는 내용으로 많은 연구가 있었습니다. 특히 뇌에 축적되는 이상 단백질이 치매의 원인 중 하나라는 연구들,

라인웍스는 복잡하게 얽힌 대량의 의료보건데이터에서 시그널을 탐지할 좋은 방법을 고심해왔습니다. 빠르고 광범위하게 탐색할 수 있는 빅데이터 분석 기법과 사례를 소개합니다.   들어가는 글 고령화로 만성질환자가 증가하고 있습니다. 특히 치매는 노년의 삶을 위협하는 심각한 질병입니다. 치매 치료를 위하여 치매의 원인 규명, 치매의 진행속도를 늦추는 신약 개발 등 다각도로 연구가 진행 중이지만, 다국적 초대형 제약회사들도 알츠하이머 치료제 개발에 번번이 실패했습니다. 지난 1월에는 화이자가 알츠하이머병 치료제 개발 중단을 선언하기도 했습니다[2]. 시간과 노력, 무엇보다 많은 비용이 드는 신약 개발의 특성상, 진전없는 연구에서는 손을 떼겠다는

들어가며 이전 글에서 예방과 예측 중심으로 재편되는 의료산업에서 보건의료 빅데이터, 그 중에서도 의료명세서의 가치와 역할을 언급하였다. 그리고 건강보험심사평가원의 의료명세서(청구명세서)가 시간의 흐름에 따라 환자별 의료비용의 변화를 보여줄 수 있다는 점에 주목하였다. 이러한 배경에서, 우리는 의료명세서에서 시간 정보를 추출하여 유사한 패턴의 환자들 시계열 군집화를 적용하였다. 이 작업은 특정 질병의 의료비용 추산를 위한 탐색적 연구로서 의의가 있고, 시퀸스 분석을 적용한 의료행위 탐색으로 내용이 이어질 예정이다. 데이터셋 분석 대상은 연도별 담낭암 환자군, 즉 한국표준질병 사인분류에 따라 C23(담낭의 악성 신생물)으로 진단 받은 환자의 의료명세서이다. 의료명세서에 포함된 치료와

들어가며 평균 기대 수명이 늘어나면서 건강한 삶의 중요성이 강조되는 가운데, 보건의료 분야의 목적이 치료 중심에서 정밀, 예방, 예측 의료 중심으로 옮겨가고 있다. 보건의료 빅데이터는 이러한 의료산업 재편에 중요한 역할을 하고 있다. 보건의료 빅데이터의 대표적인 예로 전자건강기록(EHR), 임상 시험 데이터, 의료명세서가 있다. 우리는 이 글에서 의료명세서를 다양한 시각으로 조명할 것이다. 환자 개인의 부상 인구집단 기반의 의료가 개인에게 집중되기 시작하면서 보건의료 관계자, 제약사 등이 의료 서비스를 제공하는 방향에도 변화가 나타났다. 환자 개개인에 집중하며 전체적인 시각에서 의료 서비스를 개편하려는 움직임이 생겨났다. 예로는, 흑색종 환자마다 암의 진행