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라인웍스는 지난 9월 20일부터 22일까지 국가임상시험지원재단(KONECT)에서 주최한 Korea Clinical Datathon 2019에 참가했습니다. 라인웍스 4인은 각기 다른 팀에서 다양한 역할로 Datathon에 참가했는데요. 다채로운 관점의 후기를 릴레이로 공유합니다. 0. INTRO → 바로가기1. 임정, SQL 전문가(팀9) → 바로가기2. 허신영, 데이터 사이언티스트(팀7) → 바로가기3. 박근우, SQL 전문가(팀7) → 바로가기4. 송치오, IT 전문가(팀14) → 현재 글 마지막으로 Tech그룹의 Machine Learning Engineer 송치오 님의 후기를 공유합니다. 참여자 송치오 주역할: IT전문가 부역할: 데이터 사이언티스트 주제 패혈증 환자 클러스터링을 통한 상관관계 파악 및 병원 내 사망 예측 데이터셋: MIMIC-III문제정의: 패혈증(sepsis)을 판단하는

라인웍스는 지난 9월 20일부터 22일까지 국가임상시험지원재단(KONECT)에서 주최한 Korea Clinical Datathon 2019에 참가했습니다. 라인웍스 4인은 각기 다른 팀에서 다양한 역할로 Datathon에 참가했는데요. 다채로운 관점의 후기를 릴레이로 공유합니다. 0. INTRO → 바로가기1. 임정, SQL 전문가(팀9) → 바로가기2. 허신영, 데이터 사이언티스트(팀7) → 바로가기3. 박근우, SQL 전문가(팀7) → 현재 글 4. 송치오, IT 전문가(팀14) → 바로가기 세번째로 데이터분석그룹의 Data Scientist 박근우 님의 후기를 공유합니다. 참여자 박근우 (역할: SQL 전문가)  주제 조기 치료가 필요한 당뇨성 신장질환 환자 분류 (허신영 님과 같은 팀) 후기 CDM 데이터 맛볼수 있는 기회 건강보험심사평가원의

라인웍스는 지난 9월 20일부터 22일까지 국가임상시험지원재단(KONECT)에서 주최한 Korea Clinical Datathon 2019에 참가했습니다. 라인웍스 4인은 각기 다른 팀에서 다양한 역할로 Datathon에 참가했는데요. 다채로운 관점의 후기를 릴레이로 공유합니다. 0. INTRO → 바로가기1. 임정, SQL 전문가(팀9) → 바로가기2. 허신영, 데이터 사이언티스트(팀7) → 현재 글3. 박근우, SQL 전문가(팀7) → 바로가기4. 송치오, IT 전문가(팀14) → 바로가기 두번째로 Tech그룹의 Lead Data Engineer인 허신영 님의 후기를 공유합니다. 제가 참가한 팀7은 아주대학병원의 CDM ECGViEW을사용하여 “당뇨환자의 신장 기능 감소 예측”을 하였습니다. 최근

라인웍스는 지난 9월 20일부터 22일까지 국가임상시험지원재단(KONECT)에서 주최한 Korea Clinical Datathon 2019에 참가했습니다. 라인웍스 4인은 각기 다른 팀에서 다양한 역할로 Datathon에 참가했는데요. 다채로운 관점의 후기를 릴레이로 공유합니다. 0. INTRO → 바로가기1. 임정, SQL 전문가(팀9) → 현재 글2. 허신영, 데이터 사이언티스트(팀7) → 바로가기3. 박근우, SQL 전문가(팀7) → 바로가기4. 송치오, IT 전문가(팀14) → 바로가기 첫번째로 데이터분석그룹의 Data Analyst 임정 님의 후기를 공유합니다. 참여자 임정 (역할: SQL 전문가) 주제 B형간염 환자에서 약제에 따른 간암발생비교와 간암 및 합병증 발생 예측 코호트(Cohort) 정의 처음 B형간염

라인웍스는 지난 9월 20일부터 22일까지 국가임상시험지원재단(KONECT)에서 주최한 Korea Clinical Datathon 2019에 참가했습니다. 라인웍스 4인은 각기 다른 팀에서 다양한 역할로 Datathon에 참가했는데요. 다채로운 관점의 후기를 릴레이로 공유합니다. 0. INTRO → 현재 글1. 임정, SQL 전문가(팀9) → 바로가기 2. 허신영, 데이터 사이언티스트(팀7) → 바로가기 3. 박근우, SQL 전문가(팀7) → 예정4. 송치오, IT 전문가(팀14) → 예정 최근 대형 의료기관을 중심으로 환자 데이터를 대규모로 축적하는 움직임이 활발했습니다. 축적한 환자 데이터를 비식별화 한 후 공개하여 임상 연구를 촉진하려는 시도가 이뤄지고 있습니다. 이런 시도에

라인웍스가 K-hospital Fair 에 참가합니다. 라인웍스는 이번 주 수요일 부터 서울 코엑스에서 열리는 K-Hospital Fair(국제병원의료산업박람회)에 참가합니다. 이번 박람회에 라인웍스는 “AI기반 정밀의료 솔루션 추진단” 컨소시엄의 일원으로 참가하게 되었는데요. 박람회 내 “의료 인공지능 특별전”에서 라인웍스가 개발 중인 의료 인공지능 MDwalks EXI를 선보일 예정입니다. 의료 인공지능 MDwalks EXI는 EHR 데이터로 환자 재방문과 사망 위험도를 딥러닝한 시스템입니다. 서울아산병원과 협력하여 심뇌혈관질환에 대한 CDSS(Clinical Decision Support System) 형태의 의료 인공지능을 개발중인데, 현장에서 직접 확인할 수 있는 것은 MIMIC-3라는 MIT의 공개 데이터로 개발한 버전입니다. 이번 버전에서는 입원

라인웍스, GSK와 의료데이터 MSA 체결 의학신문 헬스케어 빅데이터 기업 라인웍스는 과학 기반의 글로벌 헬스케어 기업인 GSK 한국법인과 의료데이터 분석에 대한 MSA(Master Service Agreement)를 체결했다고 4일 밝혔다. 이번 MSA 체결로 라인웍스는 향후 신약 개발, 잠재 시장 예측, 마케팅 전략 수립 등에 활용할 수 있는 헬스케어 데이터분석 서비스를 GSK에 제공하게 된다.

  라인웍스는 지난 6월 15일 서울아산병원에서 주최하는 2018년 아산국제의학심포지엄(AIMS)에 참가하여 “의료 데이터 탐색 엔진”을 주제로 발표하였습니다.   2018년 아산국제의학심포지엄은 “Future Medicine in Digital Healthcare Innovation”을 주제로 최첨단 과학기술과 의료의 융복합을 통해 더 효율적이고 우수한 의료서비스에 대한 논의의 장이었습니다. 라인웍스는 루닛, Vuno, 휴레이지포지티브, 메디픽셀 등이 발표를 진행했던 Digital Technology 세션에서 마지막 순서인 다섯번 째로 발표를 하였습니다. EHR 데이터 탐색 엔진(Data Exploring Engine for Electronic Health Records)을 주제로 발표한 라인웍스 조용현 대표는 헬스케어 데이터 서비스를 만들기 위해 꼭 필요한 것들에 대해서

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 글에서는 신약 개발의 비용과 시간 효율성 향상을 위한 방법 중 하나인 신약재창출에 대해 소개하고, 성공적인 신약재창출을 위한  빠른 개념증명의 중요성을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 건강보험심사평가원 빅데이터 분석 사례를 살펴보고자 합니다.비스테로이드 소염제의 복용 여부에 따른 치매 발생 여부를 확인하고, 이 약물을 신약 후보군의

라인웍스의 의료빅데이터팀 선임연구원 김보미님의 논문이 International Journal of Surgical Pathology 게재되었습니다. Pitfalls of Frozen Section Diagnosis for Paraganglioma: A Clinicopathologic Analysis and Review of the Literature 본 논문에서는 내분비신경계 종양인 Paraganglioma(PG)를 진단하는 과정 중 하나인 frozen section diagnosis에서 발생할 수 있는 오진단의 위험요소를 연구하고, 판독의 정확성 향상을 위한 임상병리학적 요소들을 literature review와 국내 PG cases 세 건을 통해 분석하였습니다. 라인웍스는 앞으로도 꾸준한 연구를 통해 의료, 의료데이터 분야에서 성과를 낼 수 있도록 노력하겠습니다. 앞으로도 지속적인 관심 부탁드립니다.