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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. 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

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

분야를 막론하고 데이터 분석이 적용되는 영역에서 보안은 중요한 문제로 거론되고 있다. 보안이 중요한 이유는 데이터에 포함되어 있는 정보의 파급력 때문이다. 일반적으로 데이터 분석이 효과적이기 위해서는 개체를 특정할 수 있는 정보가 포함되어야 한다. 취급되는 정보의 특성에 따라 개체를 특정하는 데이터의 형태가 다양하지만 이러한 형태의 정보는 기업의 중요한 기밀사항을 노출시킬 수 있으며 심할 경우 범죄에 악용될 소지도 존재한다. 당연히 중요한 정보일수록 파급력이 크고 보안을 더욱 강력하게 이루어져야 한다. 다른 분야보다도 헬스케어 분야에서의 보안 문제는 복잡하고 해결하기 어려운 상황에 놓여있다. 그 이유는 관련

헬스케어 애널리틱스(이하 HA)는 다른 여타 분야의 애널리틱스와 비교하여 몇 가지 차이에 의해 불편함을 내재하고 있다. 그것은 지난 글에서 언급한 바와 같이 우리가 느끼고 있는 괴리감과 더불어 헬스케어 분야의 데이터가 가지고 있는 특수성에 기인한다. 헬스케어 데이터는 사실 기반의 자료이지만 독특한 확률적인 속성을 지니고 있다. 이 확률적인 속성은 과학에서 논하고 있는 측정의 불확실성과는 조금 경우가 다르다. 예를 들면, 오늘 최고 기온이 30℃라는 것(사실)이 참인가 거짓인가를 살펴보기 위해서는 그 온도를 측정한 온도계가 얼마나 정확한지 여부에 달려있다. 즉, 온도계가 온도를 정확히 측정할 수 있는 품질을

헬스케어라는 말이 언제부터 사용되기 시작하였고, 그것이 일상에서 보편적이고 광범위한 의미로 받아들여지기 시작했는지 명확하지는 않다. 일반적으로 헬스케어는 보건의료 서비스를 총칭하는 말이다 1 . 문화적 시각에서 헬스케어를 정의하면 “인간에게 도전하는 질환과 이를 극복하기 위한 인간 노력”으로 요약될 수 있다 2. 우리가 알고 있는 산업화의 의미, 즉 기계나 도구를 이용한 합리적이고 능률적인 생산 양식의 변화와 구조의 변동 과정에 비추어 본다면, 헬스케어는 질병 극복을 위한 일련의 경제적 행위에 해당하는 모든 것을 포괄한다고 볼 수 있다. 열이나 기침, 통증 등에 대한