실제 의료 현장에서 사용하는 데이터 분석으로
환자 진단과 치료의 신뢰도를 높일 수 있습니다.
병원 임상 시뮬레이션 데이터로 보건/의료/의학 연구 & 통계 분석 MASTER
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- 데이터사이언스
- 초급, 중급
BIG5 병원 출신 연구원에게 배우는 보건 의료 데이터 통계 분석 : 임상시험부터 암 연구까지
실제 의학 연구 경험과 노하우를 모두 담은 R&SPSS 활용 보건/의료/의학 데이터 통계 분석 강의!
1기
- 강의 일정
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24.07.22 ~ 24.09.02 (총 7회) 매주 월요일 19:00~22:00 (총 21시간)
(주차별 녹화본 제공)
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LIVEZoom 온라인 라이브 (링크제공)
강의 특징
이 강의를
이 강의를
선택해야 하는 이유
BIG5 병원 연구 경험을 담은 실무 기반 의료 데이터 분석 강의
삼성서울병원, 서울대학교병원에서 의학 통계 분석을 진행한 강사님과 함께 보건의료와 관련된 연구를 이해하고, 데이터를 활용해 통계 분석을 진행합니다. 광범위한 의학 연구를 강사님만의 노하우로 알기 쉽게 분류 및 시각화하여 연구설계·방법에 대한 이해부터 분석 노하우까지 배워가실 수 있습니다.
실제 병원 임상 시뮬레이션 데이터를 활용한 분석 진행
나이, 성별, 질병력 등의 임상 정보와 활용도가 높은 연구 데이터를 실습에서 사용합니다. 데이터는 실제임상자료(RWD, Real World Data)를 시뮬레이션한 랜덤 데이터로, 이를 활용해 통계 분석 실습을 진행함으로써 실습 내용을 실제 연구 과정 또는 실무 분석에 바로 적용하고 활용할 수 있습니다.
의학연구 전반 프로세스
: 연구 설계·방법부터 해석까지
일반적인 통계 분석과 달리 보건의료 통계 분석은 생존 분석, 로지스틱 회귀 등 보건의료 분야에서 자주 이용되는 통계분석 방법을 사용하며, 연구 목적에 따라 달라지는 연구 설계에 대해 배웁니다. 또한, 보건의료 데이터 통계 분석에 특화된 R을 활용해 데이터 탐색, 통계 분석 및 결과 해석에 대해 배웁니다.
강사 소개
최고에게
최고에게
배워보세요.
김진서
데이터분석 전문가
안녕하세요, 의학연구로 세상을 이롭게 만들고 싶은 데이터분석 전문가 김진서입니다.
새로운 도전을 앞두고 보건의료통계 분석방법 정리가 필요한데 막막한 마음으로 인해 어두운 터널속에 있는 분들께, 멀리 보이는 출구의 빛처럼 의지되는 도움을 드리고자 이 강의를 진행하게 되었습니다.
강의에서는 실무에서 자주 사용하는 보건의료통계 이론과 분석방법, 시각화 방법만 선별하였습니다. 실제임상정보사례(RWD, Real World Data)를 활용하여 분석 전 과정을 경험해보시면, 분석에 대한 막연한 두려움이 자신감으로 바뀔 수 있습니다.
제 강의를 듣고 각자 계신 곳에서 가치를 창출할 수 있도록 여러분들의 고민을 경청하고 체계적으로 돕겠습니다. 함께 하면 멀리 갈 수 있습니다. 날마다 성장하는 모습을 상상하며 열정으로 뜨거운 7주 간 과정을 다같이 달려봅시다!! 여러분의 도전을 진심으로 응원합니다.
이력사항
- 전) 보라매병원 데이터사이언스센터 연구원
- 전) 서울대학교병원 의학연구협력센터 연구원
- 전) 삼성서울병원 의학통계센터 연구원
- 전) 포항공대·울산발전연구원 데이터분석 교육 운영
프로젝트
- 보라매병원 데이터사이언스센터 CDM사용자교육(분석파트)
- 논문 게재
커리큘럼 요약
커리어 성장에
커리어 성장에
꼭 필요해요.
수강대상
이런 분들에게
이런 분들에게
추천합니다.
R, SPSS를 활용한 의료 데이터 통계 분석에 대한 실무 경험이 부족한 분
다양한 실무 경험 기반 의학 연구 설계·방법과 분석·시각화 노하우가 궁금하신 분
최신 의학 연구 동향을 알고 싶은 연구원, 의학계열 전공생 등
컴퓨터공학, 통계학, 보건학, 경제학 등 R을 활용한 통계 분석을 의료 도메인에 적용하고 싶은 분
실제임상 시뮬레이션 자료를 활용한 다양한 통계 분석을 경험하고 싶은 분
자주 묻는 질문
궁금한 점을
궁금한 점을
알려드려요.
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본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?
(1) 수집된 실제임상정보사례(RWD, Real World Data)를 분석하여 실제임상근거(RWE, Real World Evidence)로 활용하는 연구성과를 얻거나 기업/산업체에 활용할 수 있습니다.
(2) 통계 용어에 대한 이해도를 바탕으로 통계분석결과를 해석할 수 있습니다.
(3) 임상시험의 프로토콜을 파악하여 비즈니스 관점에서 직원들과 원활한 소통에 따른 업무능률 향상 등의 효율을 얻을 수 있습니다.
(4) 개인 병원에서도 데이터 분석으로 인사이트를 얻어서 환자 맞춤형 진료의 성과를 높일 수 있습니다. -
다른 강의와 어떤 차별점이 있나요?
실제임상 시뮬레이션 자료로 분석실습을 진행함으로써 실무능력을 기를 수 있습니다.
또한, 광범위한 의학연구를 저만의 노하우로 분류하여 보기쉽게 시각화하였고 연구설계 또는 연구방법이 헷갈릴때마다 꺼내보면 도움될 것이라고 자신있게 말씀드립니다.
커리큘럼
꼭 필요한 내용만 담았어요.
총 7개의 커리큘럼
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1주차. 의학 연구 설계 및 방법 : 실제 임상 시뮬레이션 데이터 활용
강의 목표
- RWD(Real Word Data)와 RWE(Real World Evidence)의 활용 관점에서 보건의료연구의 큰 틀을 그려보는 중요한 첫 시간입니다.
- 이번 강의에서 다룰 보건의료 통계분석의 목적(why), 과정(how), 결과(what)를 파악하고, 향후 수강생의 목적에 따라 연구계획 또는 사업 청사진에 활용할 수 있습니다.
이론
- 연구 설계(Study design)의 이해
- 연구방법(Statistical methods)의 이해
실습
- 코로나19 백신 접종효과 연구 기반 데이터 탐색(코딩북 작성, 기술통계량, 데이터 정제)
- SPSS(시연) 데이터 탐색
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2주차. 임상정보 분석 I : 집단 비율 비교 (범주형)
강의 목표
- 범주형 자료에서 집단 비교 방법을 학습하고, 임상·역학정보 분석에 적용하는 방법을 실습합니다.
이론
- 범주형 자료에서 집단 비교
실습
- 고콜레스테롤혈증과 스타틴 연관성 연구에서 임상·역학정보*로 집단 비율 비교 분석
- SPSS(시연) 범주형 자료 집단 비교
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3주차. 임상정보 분석 II : 집단 평균 비교 (연속형)
강의 목표
- 연속형 자료에서 집단 비교 방법을 학습하고, 임상·역학정보 분석에 적용하는 방법을 실습합니다.
이론
- 연속형 자료에서 집단 비교
실습
- 두경부암 환자 데이터 임상·역학정보*로 집단 평균 비교 분석
- SPSS(시연) 연속형 자료 집단 비교
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4주차. 두 집단의 데이터 불균형 해결 : 성향점수분석
강의 목표
- 성향점수매칭방법을 적용하여 데이터 불균형 문제를 해결하고, 매칭결과 두 집단의 데이터가 균형을 이루는지 검토하는 방법을 학습합니다.
이론
- 성향점수분석 (Propensity score analysis)의 이해
- 성향점수매칭(Propensity score matching)
실습
- 신장질환 환자 데이터에서 성향점수매칭분석
- SPSS(시연) 성향점수분석
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5주차. 임상정보 간 연관성과 인과관계 : 상관분석, 회귀분석
강의 목표
- 연관성을 분석하는 상관분석과 인과관계를 분석하는 회귀분석을 학습하고, 데이터에 적용하는 방법을 실습합니다.
이론
- 상관분석(Correlation analysis)의 이해
- 회귀분석(Regression analysis)의 이해
실습
- 혈관성 인지 장애와 뇌병리간 연관성을 분석하고, 혈관성 인지 장애 발생에 영향을 미치는 요인 분석
- SPSS(시연) 상관과 회귀분석
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6주차. 생존곡선과 위험인자 연구: 생존분석
강의 목표
- 환자의 생존자료를 분석하는 생존분석에 대한 개념을 배우고, 분석목적에 따른 생존분석 방법을 구분하고 실습합니다.
이론
- 생존분석 (Survival analysis)의 이해
- 생존분석 (Survival analysis)의 종류
실습
- 위식도접합부암 치료그룹 간 생존곡선 비교와 위험인자 분석
- SPSS(시연) 생존분석
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7주차. 진단 정확성 평가 : 진단법 타당도 및 신뢰도
강의 목표
- 환자에게 적절한 치료법을 제공하는 수단인 진단법을 평가하는 방법을 이해하고, 진단법의 타당도 신뢰도를 평가하는 방법을 실습합니다.
이론
- 진단법 타당도 (Validity) 평가
- 진단법 신뢰도 (Reliability) 평가
실습
- 심방세동 평가에서 패치와 웨어러블 디바이스 간 진단법 비교
커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!
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