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 ※ 알려드립니다.발행일 : 2021-11-29
책소개이 책이 속한 분야헬스케어에서 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. 작가의 말파이썬 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. 목차1장. 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
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| 도서명 | [상세설명참조] |
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| 저자, 출판사 | [상세설명참조] |
| 크기 | [상세설명참조] |
| 쪽수 | [상세설명참조] |
| 제품구성 | [상세설명참조] |
| 발행일 | [상세설명참조] |
| 목차 또는 책소개 | [상세설명참조] |
(개) 
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