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보건의료 빅데이터 연구방법론 상세페이지

보건의료 빅데이터 연구방법론

  • 관심 2
소장
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22,400원
출간 정보
  • 2023.03.10 전자책 출간
  • 2023.03.20 종이책 출간
듣기 기능
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파일 정보
  • PDF
  • 27.3MB
지원 환경
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9791158084462
ECN
-
보건의료 빅데이터 연구방법론

작품 정보

약사 전문성 강화와 제약산업 분야의 변화에 맞춰 창의적 약학 인재 양성이 요구됨에 따라 현재 국내 약학교육체제는 통합 6년제로 변화하는 그 시작점에 있다. 뿐만 아니라 최근 세계보건기구(WHO)와 국제약학연맹(FIP)에서 제시하는 미래 약사가 갖추어야 할 기능에 연구자(researcher)가 추가되면서 시대적으로 약사의 직능 확장이 필요한 시점이 되었다.

이러한 상황에서 맞이한 4차 산업혁명 시대에는 약학 분야에서도 빅데이터와 인공지능이라는 키워드를 간과할 수 없게 되었으며, 약학 교육에서도 빅데이터, 인공지능, 머신러닝 등에 대한 이해, 그리고 이를 활용하여 분석하는 방법과 그 결과를 해석하는 능력을 갖추는 것이 중요하게 되었다. 이에 통합 6년제 교육과정에서는 의약품 연구의 실제 사례 등을 포함한 보건의료 빅데이터 연구방법 관련 능력을 학생들이 습득할 수 있도록 해야 한다는 필요성이 제기되었고, 뜻을 함께한 열 분의 사회약학분과회 교수와 열다섯 분의 초빙 저자가 약학빅데이터연구회를 조직하여 이번 교재 집필에 참여하게 되었다.

본 저서는 빅데이터와 인공지능을 처음 접하는 학부생과 석·박사 과정생 및 현직 보건의료 계열 연구자들에게 보건의료 분야의 대표적인 빅데이터를 기본적으로 이해하는 것에서부터 분석코드 중심의 예시를 통해 자료분석에 실무적인 도움을 줄 수 있도록 집필하였다. 이에 0부는 초심자도 분석에 필요한 SAS 코딩을 쉽고 빠르게 이해할 수 있도록 SAS 프로그램에 대한 기초과정으로 구성하였다. 1~4부는 보건의료 분야에서 활용될 수 있는 국내 주요 자료원별 연구주제에 대한 설명과 상세 예시를 수록하였는데, 1부는 국민건강보험 빅데이터, 2부는 한국의약품안전관리원의 자발적부작용보고자료, 3부는 의료패널자료, 4부는 공통데이터모델에 대한 내용으로 구성하였다. 마지막 5부는 인공지능과 머신러닝을 활용한 빅데이터 분석을 다루었으며 이론과 사례 부분으로 나누어 설명하였다.

작가 프로필

약학빅데이터연구회
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