건강 정보 과학과 빅데이터 스터디 자료. (Using Big Data in Health Informatics) 건강 정보 과학 분야의 빅데이터 관련 리뷰 논문 스터디 자료. (A review of data mining using big data in health informatics, Herland et al., Journal of Big Data 2014, 1:2, https://doi.org/10.1186/2196-1115-1-2)

1. 건강 정보 과학과 빅데이터
(USING BIG DATA IN HEALTH INFORMATICS)
현대CAD디자인 직업전문학교 Seji OH

2. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
• 건강 정보 과학이란?
• 건강 정보 과학 분야의 빅데이터
• 건강 정보 과학 분야의 세부 분야
• 결론
• 참고문헌
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목차

3. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
건강 정보 과학(HEALTH INFORMATICS)이란?
• 인간과 관련된, 여러 분야의 의료 데이터를 통해 의학 기술 및
의약물 등에 대한 이해 증진을 목적으로 함.
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정보 과학 컴퓨터 공학

4. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
건강 정보 과학(HEALTH INFORMATICS)이란?
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환자
진단
처치
처방
도움 치료

5. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
건강 정보 과학 분야의 빅데이터
빅데이터 6V 관점
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Volume Velocity
Variety
Veracity
Variablity Value

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건강 정보 과학 분야의 빅데이터
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개개인
의료기관
경험 (민간 요법)
생
물
학
전통적으로,
의사들
의료기관들
병원들
인터넷,
FB
Twitter
Google Trend
(검색 데이터)
게시판 등

7. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
건강 정보 과학 분야의 빅데이터
• 성공적인 데이터 집약 및 이용은
헬스 케어 시스템의 이용자, 특히 환자들을 위한
큰 발전을 이룰 것으로 예상
• 미국 기준
건강 정보 과학 분야의 데이터 마이닝 이용으로,
헬스 케어 산업에서 연간 4500억 달러 절감 효과
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8. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
건강 정보 과학 분야의 세부 분야
건강 정보 과학 연구에서 고려해야 할 두 가지:
어떤 데이터를 수집할 것인가?
어떤 단계에서 연구 주제를 선정할 것인가?
(데이터 수집 단계별로 상이하게)
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9. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
건강 정보 과학의 세부 분야
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생체정보학
(Bioinformatics)
영상 의학 (Image Informatics) 또는
신경정보학(Neuroinformtics)
의료기관 정보학
(Clinical Informatics)
공공 건강 정보학
(Public Health Informatics)
전환 생체정보학
(Transitional Bioinformatics, TBI)

10. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
생체정보학 (BIOINFORMATICS)
• 전통적인 범주 내에 포함되지 않는 것으로 간주
• 분자 단위(Molecular level)의 데이터를 이용
• 어떻게 인간의 신체에 작용하는 지에 초점
• 마이크로어레이 유전자 데이터의 유용성이 입증됨
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11. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
신경정보학 (NEUROINFORMATICS)
• MRI 등으로부터 얻은 뇌 이미지 데이터를 이용
• 세포 단위(Tissue level)의 데이터를 이용
• 어떻게 뇌가 작동하는 지에 대한 연구
• 뇌 이미지 데이터와 의학적 사건들(발병)의 관련성에 초점
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12. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
의료기관 정보학 (CLINICAL INFORMATICS)
• 대부분 일반 의학 정보 및 과거 연구에 의존하고 있음
• 환자 데이터 분석을 통해 예측하고자 함
• 보다 나은, 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 하기 위함
• 환자 단위(Patient level)의 데이터를 이용
• 연구 결과가 환자에게 직접 영향을 끼침
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13. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
의료기관 정보학 (CLINICAL INFORMATICS)
• 집중 치료실(ICU)의 퇴실 및 재입실률과 관련한 환자 생존률
연구에서 나이가 들수록 재입실률이 증가함 및 환자 생존률이
낮아짐을 확인
• 이를 통해 환자의 ICU 퇴실일 및 필요한 치료를 특정할 수 있음
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14. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
공공 건강 정보학 (PUBLIC HEALTH INFORMATICS)
• 의학적 통찰력을 얻기 위해 데이터 마이닝 및 분석
• 인구 단위(from the population or on the population)의
데이터를 이용
• 트위터나 페이스북 같은 소셜 미디어를 이용
• 구글 (Google Trend) 및 바이두(baidu) 검색 데이터 이용
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15. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
공공 건강 정보학 (PUBLIC HEALTH INFORMATICS)
• 게시판 데이터 이용
• 2012년 연구 결과에 의하면,
미국 성인의 59%가 인터넷에서 건강 정보를 검색하며,
그 중 5분의 1이 소셜 미디어를 이용함
• 사용자의 피드백을 받아서 정보의 유용성 및 유효성과 가중치를
결정 (전문가에 의해 결정되는 것과 유사한 방식)
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16. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
공공 건강 정보학 (PUBLIC HEALTH INFORMATICS)
• 유행성 인플루엔자 및 유사 질병 (Influenze-Like Illness,
ILI) 연구
• 통상 CDC의 발표는 질병 유행 시작 1-2주 후 이뤄짐
• 9-10개 지역에서 나온 트위터 데이터를 대상으로
0.37%의 오차,
0.26%의 표준편차 범위 내에서 실시간 예측
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17. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
전환 생체 정보학 (TRANSLATIONAL BIOINFORMATICS)
• 인간과 관련된 모든 단계에서의 데이터를 합치는 것
• 건강 정보 과학 분야에서 인기있는 새로운 연구 방향
• 불치병 및 여러 치료가 어려운 질병들에 대해 해결책을 제시할
수 있을 것으로 기대
• 향후 연구는 인간 관련 모든 단계의 데이터들로부터 TBI 관점에
서 이뤄져야 할 것
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18. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
결론 (CONCLUSION)
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고객 데이터
(Consumer Data)
수집
(collect)
정리
(cleanse)
구성
(organize)
분석
(collect)
빅데이터 프레임웍스
(scalable
Frameworks)
응용 프로그램
(applications)

19. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
결론 (CONCLUSION)
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관련 데이터 수집
연구의 기본 방향
관련성이 적거나
중복된 데이터 정제
회귀 분석
모델 적용
다양한 단계에서의
데이터를 집약하여
총체적인 입장에서
연구 결과의
연결을 요함

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참고문헌
• 건강 정보 과학 분야의 빅데이터를 이용한 데이터 마이닝 연구
검토 (A review of data mining using big data in health
informatics, Herland et al., Journal of Big Data 2014,
1:2
https://doi.org/10.1186/2196-1115-1-2
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21. ©SEJI OH, June 22, 2018 PAGE
Thank you for listening.
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