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
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◈ 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 import를 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 헬스
