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지능 기반 의료를 위한 헬스케어 애널리틱스

비카스 쿠마르 저자(글) · 고석범 번역
에이콘출판 · 2021년 11월 29일 출시
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헬스케어에서 말하는 (1)건강 결과에 대한 개선 (2)비용 절감 (3)강화된 환자 경험이라는 헬스케어 3대 목표(Healthcare Triple Aim)가 있다. 여기에 한발 더 나아가 (4)헬스케어 제공자의 업무 환경 개선이라는 헬스케어 4대 목표(Quadraple Aim)를 달성할 수 있도록 이 책에서는 파이썬을 사용한 간단한 사례를 들어 인공지능(머신러닝) 활용법을 알려준다.

작가정보

저자(글) 비카스 쿠마르

Vikas (Vik) Kumar
미국 뉴욕주 니스카유나(Niskayuna)에서 자랐다. 피츠버그 대학교에서 의학 박사 학위를 받았지만, 컴퓨터와 데이터 과학에 진정한 흥미를 느껴 그 분야에 뛰어들었다. 이후 조지아 공과 대학에서 컴퓨터공학 학위를 받았고 헬스케어와 비헬스케어 회사들에서 데이터 과학자로 일해왔다. 현재 조지아주 애틀란타시에 거주하고 있다.

번역 고석범

가톨릭대학교 의과대학을 졸업하고, 서울성모병원에서 신경과 전문의 자격을 획득했다. 종합병원, 요양병원 등에서 봉직의로 근무한 경력이 있고, 시립 요양원 책임자를 맡기도 했다. 센터 관리자, 병원장 등과 같은 행정 경험을 하면서 여러 가지 의료 현장의 문제를 컴퓨터가 해결할 수 있음을 깨닫고 독학으로 컴퓨터를 공부하기 시작했다. 시간을 쪼개 R 프로그래밍 언어와 헬스케어 관련 책들을 저술하고 번역했다. 액체 생검 바이오 벤처에서 일했고, 지금은 다시 의료 현장으로 돌아와 헬스케어 ICT를 통해 의료의 질과 효율을 향상시키는 데 기여하고자 노력 중이다.

작가의 말

파이썬 패키지를 통한 데이터 분석이 어떻게 이뤄지는지를 설명하는 것이 이 책의 목적이다. 전자 의무 기록(Electronic Health Record)에서 데이터를 임포트하고, 정제해 필요한 형태로 만드는 방법을 소개한다. 그리고 실제 세계의 사례를 통해 예측 모델을 만드는 방법도 살펴본다.

목차

  • 1장. 헬스케어 애널리틱스 개론
    __헬스케어 애널리틱스란?
    ____헬스케어는 고급 컴퓨팅 기술을 사용한다
    ____헬스케어 애널리틱스는 헬스케어 산업을 다룬다(너무나 당연하게도!)
    ____헬스케어 애널리틱스는 의료의 질을 개선한다
    ______건강 결과에 대한 개선
    ______비용 절감
    ______의료의 질 보장
    __헬스케어 애널리틱스의 기초
    ____헬스케어
    ____수학
    ____컴퓨터 과학
    __헬스케어 애널리틱스의 역사
    __헬스케어 애널리틱스의 응용 사례
    ____환자 케어를 위한 데이터 시각화
    ____진단과 치료에 대한 예측
    ____헬스케어 제공자의 질과 실적에 대한 측정
    ____실제 환자 치료에 응용
    __소프트웨어 둘러보기
    ____아나콘다
    ______아나콘다 내비게이터
    ______주피터 노트북
    ______스파이더 통합 개발 환경
    ____SQLite
    ____커맨드라인 툴
    ____텍스트 에디터 설치
    __요약
    __참고 자료

    2장. 헬스케어의 기초
    __미국에서 헬스케어 서비스가 전달되는 방법
    ____헬스케어 산업의 기초
    ____보건 재정
    ______행위별 수가제
    ______가치 기반 케어
    ____헬스케어 정책
    ______환자 권리와 프라이버시 보호
    ______전자 의무 기록 채용 정도
    ______가치 기반 케어를 발전시키려는 노력
    ______헬스케어 애널리틱스의 진보
    __환자 데이터: 환자에서 컴퓨터까지의 여정
    ____초진 기록지
    ______메타데이터와 주소
    ______현병력
    ______과거력
    ______약물력
    ______가족력
    ______사회력
    ______알러지
    ______계통 문진(시스템 리뷰)
    ______신체검사
    ______객관적 데이터(검사실 검사, 이미징, 기타 검사)
    ______평가와 계획
    ____경과 기록지
    __표준화된 임상 코드셋
    ____ICD
    ____CPT
    ____LOINC
    ____NDC
    ____SNOMED-CT
    __헬스케어 애널리틱스 쪼개 보기
    ____인구 집단
    ____의학적 과제
    ______질병 선별
    ______진단
    ______질병 결과와 예후
    ______치료에 대한 반응
    ____데이터 포맷
    ______정형 데이터
    ______비정형 데이터
    ______영상 기록
    ______기타 데이터 포맷
    ____질병
    ______급성 대 만성 질환
    ______암
    ______다른 질환들
    ____종합해보기 - 머신러닝의 목적을 명시적으로 표현하기
    __요약
    __참고 자료와 더 읽을거리

    3장. 머신러닝의 기초
    __의학적 의사 결정을 위한 모델 프레임워크
    ____나무와 비슷한 추론
    ______알고리즘과 나무를 사용한 카테고리 분류 추론
    ______대응하는 머신러닝 알고리즘 - 의사 결정 나무와 랜덤 프레스트
    ____확률적 추론과 베이즈 정리
    ______베이즈 정리를 사용해 임상적 확률 계산하기
    ______대응하는 머신러닝 알고리즘 - 나이브 베이즈 분류자
    ____기준표와 가중 합계 접근법
    ______기준표
    ______대응하는 머신러닝 알고리즘 - 선형 회귀와 로지스틱 회귀
    ____패턴 연관과 신경망
    ______복잡한 임상적 추론
    ______해당되는 머신러닝 알고리즘 - 신경망과 딥러닝
    __머신러닝 파이프라인
    ____데이터 로딩
    ____데이터 정제와 사전 프로세싱
    ______데이터 집계
    ______데이터 파싱
    ______데이터 타입 변환
    ______결측값 다루기
    ____데이터 탐색과 시각화
    ____특징 선택
    ____모델 파라미터 훈련
    ____모델 성능 평가
    ______민감도
    ______특이도
    ______양성 예측도
    ______음성 예측도
    ______거짓 양성률
    ______정확도
    ______ROC 커브
    ______정밀도-회상 커브
    ______연속 타깃 변수
    __정리
    __참고 자료와 더 읽을거리

    4장. 컴퓨팅의 기초, 데이터베이스
    __데이터베이스의 개요
    __SQL을 사용한 데이터 엔지니어링의 사례
    __이용 사례에 대한 설명 - 심장 전문 병원을 위한 사망률 예측
    ____병원 데이터베이스
    ______PATIENT 테이블
    ______VISIT 테이블
    ______MEDICATIONS 테이블
    ______LABS 테이블
    ______VITALS 테이블
    ______MORT 테이블
    __SQLite 세션 시작
    __데이터 엔지니어링, SQL을 사용해 한 번에 하나의 테이블 다루기
    ____쿼리 셋 #0: 여섯 개의 테이블 생성
    ______쿼리 셋 #0a: PATIENT 테이블 만들기
    ______쿼리 셋 #0b: VISIT 테이블 만들기
    ______쿼리 셋 #0c: MEDICATIONS 테이블 만들기
    ______쿼리 셋 #0d: LABS 테이블 만들기
    ______쿼리 셋 #0e: VITALS 테이블 만들기
    ______쿼리 셋 #0f: MORT 테이블 만들기
    ______쿼리 셋 #0g: 테이블 보기
    ____쿼리 셋 #1: MORT_FINAL 테이블 만들기
    ____쿼리 셋 #2: MORT_FINAL 테이블에 열 추가하기
    ______쿼리 셋 #2a: ALTER TABLE을 사용해 열 추가하기
    ______쿼리 셋 #2b: JOIN을 사용해 열 추가
    ____쿼리 셋 #3: 데이터 조작 - 나이 계산
    ____쿼리 셋 #4: 진단명에 대한 비닝과 집계
    ______쿼리 셋 #4a: 울혈성심부전 진단에 대한 비닝
    ______쿼리 셋 #4b: 다른 진단명에 대한 비닝
    ______쿼리 셋 #4c: 합을 이용해 심장병을 하나로 모으기
    ______쿼리 셋 #4d: 카운트를 사용한 심장 진단의 집계
    ____쿼리 셋 #5 - 약물 개수 구하기
    ____쿼리 셋 #6: 비정상 혈액 검사 결과 비닝
    ____쿼리 셋 #7: 결측값 대치
    ______쿼리 셋 #7a: 체온 결측값을 정상 범위로 대치하기
    ______쿼리 셋 #7b: 체온 결측값을 평균값으로 대치하기
    ______쿼리 셋 #7c: 결측 BNP 값을 균일 분포를 갖는 값으로 대치하기
    ____쿼리 셋 #8: 타깃 변수 추가하기
    ____쿼리 셋 #9: 최종 MORT_FINAL_2 테이블 보기
    __요약
    __참고 자료와 더 읽을거리

    5장. 컴퓨팅의 기초, 파이썬 언어
    __변수와 데이터 타입
    ____문자열
    ____숫자형 데이터 타입
    __데이터 구조와 데이터 저장소
    ____리스트
    ____튜플
    ____딕셔너리
    ____셋
    __파이썬 언어를 사용한 프로그래밍 - 예시
    __판다스 소개
    ____판다스 데이터프레임
    ____데이터 불러오기
    ______파이썬 데이터 구조에서 판다스로 데이터 불러오기
    ______플랫 파일에서 판다스로 데이터 불러오기
    ______데이터베이스에서 판다스로 데이터 불러오기
    ____흔히 사용되는 데이터프레임 연산
    ______열 추가
    ______열 제거
    ______함수를 여러 개의 열에 적용
    ______데이터프레임 결합시키기
    ______데이터프레임 열들을 리스트로 변환하기
    ______데이터프레임의 값을 지정하거나 접근하기
    ______행 필터링과 정렬
    ______SQL 유사 연산
    __사이킷런 소개
    ____샘플 데이터
    ____데이터 전처리
    ______카테고리형 변수에 대한 원핫 인코딩
    ______스케일링과 센터링
    ______이진화
    ______결측값 대체
    ____특징 선택
    ____머신러닝 알고리즘
    ______일반화 선형 모델
    ______앙상블 방법
    ______추가 머신러닝 알고리즘
    ____성능 측정
    __추가 애널리틱스 라이브러리
    ____넘파이와 사이파이
    ____맷플롯립
    __요약

    6장. 헬스케어 질 측정
    __헬스케어 평가법에 대한 소개
    __미국 메디케어의 가치 기반 프로그램
    __병원 성과 기반 수가지급(HVBP) 프로그램
    ____도메인과 평가지표
    ______임상 케어 도메인
    ______환자 및 보호자 케어 경험 도메인
    ______안전 도메인
    ______효율성과 비용 절감 도메인
    __병원 재입원 경감 프로그램(HRR)
    __원내 발생 합병증 경감(HAC) 프로그램
    ____원내 감염 도메인
    ____환자 안전 도메인(PSI)
    __말기 신질환 환자 질 인센티브 프로그램
    __전문 요양 시설 가치 기반 프로그램
    __가정 건강 가치 기반 프로그램
    __MIPS
    ____질
    ____더 나은 케어 정보
    ____개선 활동
    ____비용
    __기타 가치 기반 프로그램
    ____HEDIS
    ____주 정부 평가지표
    __파이썬을 사용해 투석 기관 비교하기
    ____데이터 다운로드
    ____주피터 노트북 세션으로 데이터 불러오기
    ____데이터 행과 열 탐색
    ____지리적인 탐색
    ____총점에 기반해 투석 기관 살펴보기
    ____투석 기관에 대한 다른 내용 분석
    __파이썬을 사용한 병원 비교
    ____데이터 다운로드
    ____주피터 노트북 세션으로 데이터 읽기
    ____테이블 탐색
    ____HVBP 테이블 머징
    __요약
    __참고 자료

    7장. 헬스케어 예측 모델 만들기
    __헬스케어 분야에서 예측적 애널리틱스에 대한 소개
    __모델링 과제 - 응급실 내원 환자의 퇴원 형태 예측
    __데이터셋 얻기
    ____NHAMCS 데이터셋이란?
    ____NHAMCS 데이터 다운로드
    ______ED2013 파일 다운로드
    ______body_namcsopd.pdf라는 설문 항목 리스트에 대한 설명서 다운로드
    ______데이터 관련 문서 doc13_ed.pdf 다운로드
    __주피터 노트북 세션 시작하기
    __데이터셋 임포트
    ____메타데이터 로딩
    ____ED2013 데이터 로딩
    __반응 변수 만들기
    __훈련셋과 테스트셋으로 데이터 나누기
    __예측 변수에 대한 전처리
    ____방문 정보
    ____인구학적 정보
    ____응급실 중증도 분류에 대한 변수들
    ____재정적인 변수
    ____활력 징후
    ____방문 이유에 대한 코드
    ____손상에 대한 코드
    ____진단 코드
    ____약물 과거력
    ____검사 결과
    ____시술
    ____약물 코드
    ____의료 서비스 제공자 정보
    ____퇴실 배치 정보
    ____대치된 열들
    ____아이디 역할을 하는 변수들
    ____전자 의무 기록 상태에 대한 열들
    ____자세한 약물 정보
    ____기타 정보
    __마지막 전처리 작업
    ____원핫 인코딩
    ____숫자형 변환
    ____넘파이 배열 변환
    __모델 만들기
    ____로지스틱 회귀
    ____랜덤 포레스트
    ____신경망
    __모델을 사용한 예측
    __모델의 개선
    __요약
    __참고 자료와 더 읽을거리

    8장. 헬스케어 예측 모델 리뷰
    __예측 헬스케어 애널리틱스 최신 지견
    __전체 심혈관 질환 위험도
    ____프레이밍햄 위험도
    ____심혈관 질환 위험도와 머신러닝
    __울혈성심부전
    ____울혈성심부전의 진단
    ____머신러닝으로 울혈성 심부전 진단
    ____울혈성심부전에서 머신러닝의 다른 응용 사례들
    __암
    ____암이란?
    ____암에 대한 머신러닝 응용
    ____암의 중요한 특징
    ______일반적인 임상 데이터
    ______암 특이 임상 데이터
    ______영상 데이터
    ______유전체 데이터
    ______프로테옴 데이터
    ____유방암 예측 사례
    ______전통적 유방암 선별
    ______유방암 선별과 머신러닝
    __재입원 예측
    ____LACE 위험도와 HOSPITAL 위험도
    ____재입원 모델링
    __기타 질환들
    __요약
    __참고 자료와 더 읽을거리

    9장. 미래 - 헬스케어와 떠오르는 기술들
    __헬스케어 애널리틱스와 인터넷
    ____헬스케어와 사물 인터넷
    ____헬스케어 애널리틱스와 소셜 미디어
    ______독감 감시와 예측
    ______머신러닝을 사용한 자살 예측
    __헬스케어와 딥러닝
    ____딥러닝에 대한 간단한 소개
    ____헬스케어에서의 딥러닝
    ______딥 피드 포워드 네트워크
    ______이미지에 대한 컨볼루션 신경망
    ______순서를 가진 데이터에 대한 순환 신경망
    __장애물, 윤리적 문제, 한계
    ____장애물
    ____윤리적 문제들
    ____한계점
    __이 책을 마치며
    __참고 자료와 더 읽을거리

추천사

  • 이제 애널리틱스(analytics)는 헬스케어(healthcare)의 핵심 요소로 자리매김했다. 헬스케어 애널리틱스는 치료를 최적화하고 결과를 개선하고 케어(care)의 비용을 줄이는 데 도움이 된다. 생의학적 데이터, 헬스케어, 운영 등에 대한 빅데이터가 준비돼 병원과 헬스케어 관련 기관은 과거 데이터를 이용해 환자의 미래와 클리니컬 패스웨이(clinical pathway)를 예측할 수 있게 됐다. 또한 예측 모델링과 헬스케어 데이터 과학을 통해 헬스케어 서비스 전달의 여러 측면을 효율적으로 구성할 수 있게 케어 패스웨이(care pathway)와 운영 전략을 디자인하는 데에도 도움을 줄 수 있다. 이렇게 헬스케어 애널리틱스는 흥미로운 분야이지만, 이를 수행하려면 의학과 데이터 과학에 관한 지식 외에도 데이터베이스, 프로그래밍, 데이터 시각화, 통계, 머신러닝과 같은 기술이 필요하다. 헬스케어 영역과 애널리틱스의 도구 및 방법을 아주 깊이 설명한 여러 책이 있지만 이런 것들을 하나로 통합해 쉽게 읽을 수 있도록 한 책은 많지 않다.
    비카스 쿠마르 박사가 쓴 새롭고 흥미로운 이 책은 헬스케어, 컴퓨터 과학, 수학, 머신러닝의 핵심적인 학습 포인트를 융합해 설명하고 있다. 의사이자 데이터 과학자인 저자는 복잡한 의료 데이터를 보는 방법을 설명하고, SQL과 파이썬 언어로 헬스케어 애널리틱스의 여러 응용 사례를 소개한다.
    이 책이 헬스케어 데이터의 핵심 개념에 관심 있는 데이터 과학자의 서재에 꼭 있어야 할 책이 될 것이라고 확신한다. 임상 정보학이나 헬스케어 정보학 전문가들이 머신러닝 모델을 설계, 개발, 검증하기 위한 핵심 기술을 얻는 데도 꼭 필요한 책이라고 생각한다. 또한 헬스케어 애널리틱스가 어떤 것인지 이해하고 싶은 의사나 바이오 전공자들에게도 유용하다. 나는 이 책을 재미있게 읽었고 여러 사례도 흥미롭게 따라 해봤다. 결론적으로, 이 책은 완전하고 포괄적인 안내를 제공해 헬스케어 애널리틱스 분야의 빈 틈을 채워주고 있어 컴퓨터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자, 헬스케어 전문가 모두가 쉽게 읽을 수 있는 다학제적인 책이 될 것이다.

출판사 서평

◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈

◆ 헬스케어 인사이트, 재정, 입법
◆ 머신러닝과 헬스케어 프로세스간의 연관성
◆ SQL과 파이썬을 사용한 데이터 분석
◆ 헬스케어 질과 서비스 제공자의 수행 능력 측정
◆ 훌륭한 헬스케어 모델을 만드는 데 필요한 특징과 속성에 대한 파악
◆ 실제 헬스케어 데이터를 사용한 예측 모델
◆ 정형화된 임상 데이터를 사용한 예측 모델
◆ 헬스케어 애널리틱스의 미래

◈ 이 책의 대상 독자 ◈

파이썬이나 그와 비슷한 언어를 어느 정도 알고 있으면서 헬스케어 분야나 헬스케어 데이터를 사용한 예측 모델링에 관심이 있는 독자를 위한 책이다. 애널리틱스나 헬스케어에 관련한 컴퓨팅에 관심이 있다면 도움이 될 것이다. 또한 헬스케어에 사용될 수 있는 머신러닝을 공부하려는 학생들에게도 유용할 것이다.

◈ 이 책의 구성 ◈

1장. ‘헬스케어 애널리틱스 개론’에서는 헬스케어 애널리틱스에 대한 개론으로 그 정의와 몇 가지 기초 주제, 역사, 실제 사례를 소개하고, 이 책에서 사용될 소프트웨어를 다운로드해 설치하는 방법과 기본 사용법을 설명한다.
2장. ‘헬스케어의 기초’에서는 헬스케어의 기초를 알아본다. 미국에서 헬스케어가 어떻게 구조화되고 전달되는지 개략적으로 살펴본다. 그런 다음 헬스케어 애널리틱스에 관련된 법률들을 소개한다. 그리고 임상에서 사용되는 환자 데이터, 코딩 시스템을 설명하고 헬스케어 애널리틱스를 분류해본다.
3장. ‘머신러닝의 기초’에서는 머신러닝의 기초를 다룬다. 의학적 의사 결정에 사용되는 모델 프레임워크들과 머신러닝 파이프라인을 설명하고, 모델 평가를 위한 데이터 임포트(data import)를 다룬다.
4장. ‘컴퓨팅의 기초, 데이터베이스’에서는 컴퓨팅의 기초로 데이터베이스에 대한 개론을 설명한다. SQL 언어를 소개하고 헬스케어 예측적 애널리틱스를 실행할 때 SQL을 사용한 예를 소개한다.
5장. ‘컴퓨팅의 기초, 파이썬 언어’에서는 컴퓨팅의 기초로 파이썬 언어를 설명한다. 파이썬 언어를 개략적으로 살펴보고, 애널리틱스를 수행할 때 중요한 라이브러리들을 소개한다. 파이썬에서의 변수 타입, 데이터 구조, 함수, 모듈을 설명하고 판다스 패키지, 사이킷런의 기초적인 사용법을 다룬다.
6장. ‘헬스케어 질 측정’에서는 헬스케어 질 측정을 설명한다. 헬스케어 수행 평가에 사용되는 지표들과 미국에서 사용되는 가치 기반 접근법의 개요를 소개한다. 그리고 파이썬 언어로 서비스 제공자에 기초한 데이터를 다운로드하고 분석하는 예를 보여줄 것이다.
7장. ‘헬스케어 예측 모델 만들기’에서는 헬스케어에서의 예측 모델 만들기를 설명한다. 공개된 임상 데이터셋에 포함돼 있는 정보를 소개하고 다운로드 방법을 기술한다. 그런 다음 파이썬, 판다스, 사이킷런을 사용해 예측 모델을 만드는 방법을 살펴본다.
8장. ‘헬스케어 예측 모델 리뷰’에서는 헬스케어 예측 모델을 설명한다. 일부 선택된 질환들을 대상으로 한 헬스케어 예측적 애널리틱스 분야에서 현재 진행되고 있는 부분을 리뷰하고, 전통적인 방식을 사용한 방법들과 머신러닝 결과들을 비교해본다.
9장. ‘미래 - 헬스케어와 떠오르는 기술들’에서는 인터넷 사용을 통해 헬스케어 애널리틱스 분야에서 이뤄지고 있는 몇 가지 발전을 설명한다. 그리고 딥러닝 기술을 헬스케어 애널리틱스에 사용하는 것과 헬스케어 애널리틱스 분야의 도전적인 문제 및 한계점을 언급한다.

◈ 옮긴이의 말 ◈

머신러닝 알고리즘과 머신러닝의 미래를 잘 설명한 명저 『마스터 알고리즘』(비즈니스북스, 2016년)에서 저자는 다음과 같이 말한다. “내가 하는 일에서 머신러닝이 할 수 있는 것은 무엇이고, 할 수 없는 것은 무엇이며, 내가 일을 더 잘하기 위해 어떻게 머신러닝을 이용할 수 있을지를 이해해야 한다.” 이 말을 한 컴퓨터 과학자는 이 ‘일’의 분야를 특정하지 않았다. 이 책은 그 일들 중 의료 분야를 다룬다.
이번 팬데믹을 통해 이제는 일반인들도 의료라는 자원이 한정된 것임을 알게 됐다. 서비스를 제공할 수 있는 자원도, 그에 대해 지불할 수 있는 자원도 한정돼 있다. 이렇게 한정된 자원으로 우리 사회의 건강이라는 목표를 달성해야 한다. 비록 이런 문제는 경제학에서 핵심으로 다루는 삶의 어디서나 나타나는 아주 일반적인 것이다. 의료는 단순한 시장의 원리 또는 단순한 구호나 약속으로 그 목적이 달성되기 어려운 분야다.
이 책의 저자는 헬스케어의 3대 목표인 (1)건강 결과에 대한 개선, (2)비용 절감, (3)의료의 질 보장을 달성하는 데 머신러닝이 기여할 수 있는 것을 파이썬 코드를 이용한 간단한 사례를 통해 보여준다. 어떤 장의 내용은 미국 의료제도에 다소 치우친 감이 있지만, 전반적으로 헬스케어 머신러닝이 무엇인지를 맛볼 수 있는 기회를 제공한다.
의료 분야 종사자들에게는 머신러닝을 통해 일의 수준을 향상시킬 수 있는 방법을 알려주고, 컴퓨터나 다른 분야 종사자들에게는 의료 현장에서 생기는 문제들이 어떤 것이며 의사들은 어떤 방식으로 사고하는지 엿볼 수 있는 기회를 제공할 것이다. 또한 의사들에게는 자신도 모르게 베이즈 추론 방법을 이미 습관처럼 사용하고 있었다는 사실을 깨닫게 해준다.
저자도 이야기하지만 헬스케어 애널리틱스가 헬스케어, 수학, 컴퓨터 과학이 융합된 분야인 터라, 이 작은 책에 그 내용을 모두 담아내기란 불가능하다. 특정한 기술적 관점에서 보면 이 책의 내용은 주제들을 피상적으로 다루는 것 같은 느낌을 줄 수도 있지만 SQL, 파이썬, 판다스(pandas), 넘파이(NumPy), 사이킷런(scikit-learn) 등을 다루면서 깊이 들어갈 때는 어떤 것을 공부해야 하고 왜 그런 것들이 필요한지 충분히 파악할 수 있을 것이다. 그리고 7장을 보면 머신러닝(데이터 과학)이 어떤 식의 작업을 하는지 알게 되는데, ‘데이터 전처리에 80%, 모델링에 20%를 쓴다.’는 말을 실감할 수 있을 것이다.
의료 인공지능에 대한 관심이 매우 높아진 상태에서 그 관심을 구체적으로 실현하는 방법을 제시하는 데 이 책이 유용할 것이다. 머신러닝, 인공지능 알고리즘이 의료에 참여하는 모든 이에게 유익할 수 있길 기원한다.

기본정보

상품정보
ISBN 9791161755885 ( 1161755888 )
쪽수 320쪽
크기
189 * 235 * 23 mm / 749 g
총권수 1권
원서명/저자명 Healthcare Analytics Made Simple/Kumar, Vikas

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도서 소득공제 안내

  • 도서소득공제란?

    • 2018년 7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입 및 공연을 관람하기 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다. (추가 공제한도 100만원까지 인정)
      • 총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
      • 현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
      • 시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공
  • 도서 소득공제 대상

    • 도서(내서,외서,해외주문도서), eBook(구매)
    • 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)
      • 제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
      • 상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.
  • 도서 소득공제 가능 결제수단

    • 카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함)
    • 현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 기프트 카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
    • 간편결제 : 교보페이, 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO, 토스, CHAI
      • 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
      • 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인 가능합니다.
      • SKpay, 휴대폰 결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가
  • 부분 취소 안내

    • 대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택 한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.

      신용카드 결제 후 예치금으로 환원 된 경우 승인취소 되지 않습니다.

  • 도서 소득공제 불가 안내

    • 법인카드로 결제 한 경우
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    • 분철신청시 발생되는 분철비용

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지능 기반 의료를 위한 헬스케어 애널리틱스
한달 후 리뷰
/ 좋았어요
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 올해 주식 투자를 시작했다. 아무것도 모르고 초심자의 행운으로 분유값 정도를 벌고 나니, 조금 더 공부해보고 싶어져서 『초격차 투자법』을 구매했다.
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
기대가됩니다~
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이 구매자의 첫 리뷰 보기
/ 좋았어요
하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까 예견해 본다. 책한권으로 등의 근육들이 오그라진 느낌에 아직도 느껴진다. 하루밤 사이 책한권을 읽은게 처음이듯 하다. 저녁나절 책을 집어든게 잘못이다. 마치 게임에 빠진 아이 처럼 잠을 잘수없게 만든다. 결말이 어쩌면 당연해보이는 듯 하여도 헤어나올수 없는 긴박함이 있다. 조만간 영화화되어지지 않을까..
작년까지만 해도 주식은 커녕 재테크에 관해 아무것도 모르다가 구매했어요! 저도 공부하고 싶어서 구매했어요~ 다같이 완독 도전해봐요! :)
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  • B6 [128×182mm]
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