책소개
21세기는 데이터의 시대이며, 의료 분야에서도 데이터의 수집과 분석이 필수적인 요소가 되었습니다. 의료기관은 환자의 진료 기록, 병원운영 데이터, 영상 데이터, 유전체 정보 등 방대한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 분석하고 활용하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히, 빅데이터(Big Data)와 인공지능(AI) 기술의 발전은 의료 데이터 분석을 더욱 정밀하고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주고 있습니다.
「AI와 빅데이터를 활용한 의료통계와 분석」은 의료통계와 데이터 분석의 기본 개념부터 최신 기술까지 폭넓게 다루고 있습니다. 의료통계를 처음 접하는 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 이론적 배경을 설명하고, 실무에서 활용할 수 있는 데이터 분석 기법을 단계적으로 소개합니다. 통계의 기본 원리를 이해하고, 병원에서 활용되는 주요 통계 지표를 학습하며, SPSS, R, Python을 활용한 데이터 분석 방법을 익힐 수 있도록 구성되었습니다. 또한, AI와 빅데이터를 활용한 의료 데이터 분석 기법을 소개하고, 이를 실제 병원 운영과 의사결정에 어떻게 적용할 수 있는지 설명합니다.
이 책은 의료정보와 데이터 분석에 대한 기초 지식을 제공할 뿐만 아니라, 의료 및 보건 분야에서 데이터 활용의 중요성을 이해하고 싶은 사람들에게도 유용한 내용을 담고 있습니다. 통계나 프로그래밍 경험이 없는 독자도 쉽게 따라갈 수 있도록 개념을 명확히 설명하며, 실무에서 어떻게 적용되는지를 다양한 사례를 통해 소개합니다.
이 책에서 다루는 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 기본적인 의료통계 개념과 주요 병원 통계 지표 이해
- SPSS, R, Python을 활용한 의료 데이터 분석 방법 소개
- 빅데이터와 인공지능을 활용한 최신 의료 데이터 분석 기술 학습
- 병원 운영 및 의료 서비스 품질 향상을 위한 데이터 기반 의사결정 방법 탐구
- 실제 병원 사례 연구를 통해 의료 빅데이터 활용 능력 배양
이 책을 집필하는 과정에서 AI 조력자인 PasTa의 도움을 받아 방대한 의료 데이터와 분석 기법을 정리하고, 최신 의료 빅데이터 활용 사례를 체계적으로 구성할 수 있었습니다. PasTa는 자료 조사와 내용 정리에 있어 큰 역할을 하였으며, 이를 통해 더욱 깊이 있는 내용을 담을 수 있었습니다.
오늘날 의료 환경에서는 통계적 사고와 데이터 분석 역량이 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 이 책이 의료 데이터 분석에 관심 있는 독자들에게 유용한 길잡이가 되기를 바라며, 의료 빅데이터와 AI를 활용한 분석 기법을 학습함으로써 더욱 스마트한 의료 환경을 구축하는 데 기여할 수 있기를 기대합니다.
PasPro - Learning & Sharing, The Value of Life | 서두원 (2025. 2. 25)
목차
1. 의료통계 개요
가. 의료통계란 무엇인가?
나. 의료 빅데이터와 인공지능(AI)의 역할
다. 의료통계의 주요 활용 사례
라. 의료통계를 배우면 무엇이 좋은가?
마. 복습 문제 및 자기 점검
2. 통계 이론
가. 데이터 유형과 특성
나. 기본적인 통계 개념
다. 통계 분석의 주요 개념과 가설 검정
라. 복습 문제 및 자기 점검
3. 병원 통계 지표
가. 재원환자 통계
나. 외래환자 통계
다. 응급환자 통계
라. 사망통계
마. 병원 경영 및 운영 관련 통계
바. 공공보건 및 예방의학 관련 통계
사. 복습 문제 및 자기 점검
4. 보건의료 데이터의 활용과 사례 연구
가. 보건복지데이터포털을 활용한 연구 사례
나. KOSIS 국가통계포털을 활용한 통계 분석
다. 보건의료 빅데이터 통합 플랫폼을 통한 데이터 활용
라. 병원 기반 의료 빅데이터 활용 사례
마. 글로벌 보건의료 데이터 활용 사례
바. 보건의료 데이터 기반 정책 활용 사례
사. 보건 의료 데이터 활용의 한계와 문제점
아. 복습 문제 및 자기 점검
5. SPSS를 활용한 의료 데이터 분석
가. SPSS 개요 및 환경 설정
나. SPSS를 활용한 데이터 입력 및 관리
다. SPSS를 활용한 기술통계 분석
라. SPSS를 활용한 T-검정
마. SPSS를 활용한 분산분석
바. SPSS를 활용한 교차분석
사. 로지스틱 회귀분석 개념과 실무 활용
아. SPSS 실무 활용 사례
자. 복습 문제 및 자기 점검
6. R을 활용한 의료 데이터 분석
가. R의 기초 개념 및 환경 설정
나. R을 활용한 기초 데이터 분석
다. R을 활용한 의료 데이터 시각화
라. R에서의 통계적 분석
마. 복습 문제 및 자기 점검
7. Python을 활용한 의료 데이터 분석
가. Python의 기초 개념 및 환경 설정
나. Pandas와 NumPy를 활용한 데이터 처리
다. Matplotlib과 Seaborn을 활용한 의료 데이터 시각화
라. 머신러닝을 활용한 의료 데이터 분석
마. 복습 문제 및 자기 점검
8. 의료 데이터 윤리 및 보안
가. 의료 데이터 보호 및 개인정보보호법
나. AI와 의료 데이터의 윤리적 문제
다. 의료 데이터 보안 및 해킹 대응 전략
라. 복습 문제 및 자기 점검
9. AI와 빅데이터를 활용한 의료통계 분석
가. AI와 머신러닝의 기본 개념
나. 데이터 마이닝과 의료 데이터 분석
다. 딥러닝을 활용한 의료 데이터 분석
라. 복습 문제 및 자기 점검
10. 의료 빅데이터 프로젝트
가. 프로젝트 개요 및 수행 절차
나. 데이터 수집 및 정리
다. 기본 통계 분석 적용
라. 실전 프로젝트 수행 예제
마. 복습 문제 및 자기 점검
11. 빅데이터 기반 병원 경영
가. 데이터 기반 병원 경영의 필요성
나. 병원 운영에서의 빅데이터 활용 사례
다. 국내외 병원 빅데이터 활용 사례
라. 복습 문제 및 자기 점검
12. 의료통계의 미래와 전망
가. 의료 데이터 분석 기술의 발전 방향
나. 의료 AI와 빅데이터의 미래
다. 복습 문제 및 자기 점검
부록: 보건의료통계 수업지도안(예제)
참고문헌
색인