빅데이터의 쓰나미 앞에 우리는 무엇을 해야 하는가?
혁신적인 의료 빅데이터 연구 플랫폼 OHDSI의 모든 것!
오픈 소스, 전세계 집단 지성을 기반으로 OHDSI가 펼치는 연구 민주화 시대를 대비하라!
전자 의무 데이터의 보급과 건강과 관련된 데이터의 증가는 현재와 미래 시대 모두를 아우르는, 건강과 의료보건의 질을 향상할 방향성을 제시하는 기회를 제공한다. Observational Health Data Sciences and Informatics(OHDSI)의 협력은 이 임무의 중심에 선다. 호머의 위대한 서사시에서 오딧세우스의 고된 여정과 같이, OHDSI(“오딧세이"로 발음한다)는 실세계의 데이터에서부터 근거로의 도전적인 여정을 개척중이다. 다양한 배경의 이해관계자로 얽힌 국제적인 네트워크, OHDSI 커뮤니티는 개방적인 협력 정신 하에 세상을 위한 근거를 생성하고자 하는 하나의 사명을 공유한다.이 책은 결코 쉽지 않은 이 여정을 이해할 수 있는 로드맵을 제공한다. 이 책을 통해 OHDSI 커뮤니티, OMOP 공통 데이터 모델과 표준 용어부터 ATLAS와 대규모 분석과 인공지능을 아우르는 연구방법론 라이브러리까지 모든 것을 아우르는 도구에 대해 배울 것이다. 또한, 커뮤니티가 함께 결정한 신뢰할 수 있는 근거를 생성할 수 있는 모범 사례와 어떻게 우리의 방법론이 100개 이상의 데이터베이스를 포함하는 네트워크에서 고품격의, 효율적인 연구 실행이 가능한지 배울 것이다. 이 책은 단순히 이 여정을 단순히 이해시키려고 쓰인 책이 아니다. 이 책을 읽는 당신이 계속 발전하는 빅데이터 분석 도구와 협력에 의한 혜택을 경험하게 된다면, 우리의 여정에 동참할 것이라고 확신한다.
[저자소개]
OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics)는 2008년 의료 데이터 기반 연구 지원을 위해 설립된 글로벌 컨소시엄으로, OMOP-CDM (Observational Medical Outcomes Partnership-Common Data Model)을 기반으로 공동연구를 지원하고 있다
- 목차 -
서문 xi
I. OHDSI 커뮤니티 1
1. OHDSI 커뮤니티 3
2. OHDSI 시작하기 13
3. 오픈 사이언스 23
오픈 사이언스 49
II. 공통데이터모델 31
4. 공통 데이터 모델 33
5. OMOP 표준 용어 59
6. 추출 변환 적재 ETL 81
III. 데이터 분석 107
7. 데이터 분석 이용 사례 109
8. OHDSI 분석 도구 117
9. SQL과 R 133
10. 코호트 만들기 163
11. 임상적 특성 분석 193
12. 인구 수준 추정 223
13. 환자 수준 예측 267
IV. 근거의 질 319
14. 근거의 질 321
15. 데이터의 질 327
16. 임상적 타당성 345
17. 소프트웨어의 타당성 365
18. 방법론적 타당성 373
V. OHDSI 연구 395
19. 연구단계 397
20. OHDSI 네트워크 리서치 409
Appendix 420
A. Glossary 421
B. Cohort definitions 427
C. Negative controls 449
D. Protocol template 453
E. Suggested Answers 457
Bibliography 491
Index 503
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