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품목정보
| 발행일 | 2018년 01월 19일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 326쪽 | 595g | 153*225*20mm |
| ISBN13 | 9791186269930 |
| ISBN10 | 1186269936 |
4차 산업혁명 시대
이것이 헬스케어 빅데이터이다
: 헬스케어 빅데이터의 모든 것!
한현욱 저
|
클라우드나인
|
2018년 01월 19일
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- 마케팅/세일즈 top100 13주
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저자 소개 (1명)
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최근에는 빅데이터 분석기술에 인공지능 분석 방법이 접목되면서 그 파장은 실로 대단해 보인다. 국가의 각 관계 부처에서는 빅데이터 관련 각종 국정과제를 수백억 원의 예산을 들여 만들고 있다. 기업에서는 빅데이터에 생사가 달렸다고 판단하고 관련 전문 부서를 두어 운영하고 있다. 아예 빅데이터란 이름을 내걸고 비즈니스 모델을 만드는 전문 기업까지 생겨나는 판국이다. 대학과 민간 교육기관에서는 빅데이터 전문 인력을 양성하기 위해 ‘데이터 사이언스학과’ ‘빅데이터학과’ 등을 우후죽순으로 설립하고 운영하고 있다. 빅데이터가 도대체 무엇이길래 이렇게 많은 사람이 난리법석을 치고 있는 걸까? 1990년대 중반 ‘인터넷’이 대중에게 처음으로 소개되었을 때와 2000년대 중반 ‘스마트폰’이 보급될 때와 비슷한 양상이다. 하지만 대중들은 빅데이터의 효용성에 관해서는 인터넷이나 스마트폰만큼 온몸으로 느끼지는 못하는 듯하다.
-pp. 69~70
알파고는 어떻게 이세돌과의 바둑 대결에서 승리할 수 있었을까? 알파고가 세상에 수많은 기보를 짧은 시간 안에 분석해 다음 돌을 어디에 둘지 빠르게 결정하는 알고리즘과 하드웨어를 갖추고 있었기 때문이다. 만일 당신이 가진 데이터를 분석하는 데 10년이 걸린다면? 분석이 성공적으로 완료되었다고 하더라도 이 데이터는 이미 10년 전의 데이터로 숨 가쁘게 돌아가는 비즈니스 환경에서 전혀 쓸모 없는 노력이 될 것이다. 지구상의 존재하는 모든 데이터의 90%가 지난 2년간 생성된 것이다. 앞으로 2020년까지 2년마다 그 데이터량이 두 배씩 커질 것으로 예측된다. 그런 상황에서 여러분은 최대한 짧은 시간 내 최신의 데이터를 빠르게 분석해 높은 가치를 창출해내야 한다.
빅데이터의 속성 중 속도Velocity는 데이터가 생성되고 저장되며 시각화되는 과정이 얼마나 빠르게 이루어져야 하는지에 대한 정의이다. 그리고 대용량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 속성을 의미한다. 데이터 그 자체보다는 데이터를 처리하기 위한 기술, 즉 하드웨어, 소프트웨어, 정보시스템 인프라를 포괄하는 개념이다.
-p. 85
1997년에 개봉했던 영화 「가타카」는 유전체분석기술이 불러올 미래사회에 관한 SF 영화이자 휴먼 드라마이다. 이 영화는 핵산인 DNA에 포함된 네 가지 염기서열 아데닌Adenine, 티민Tymine, 구아닌Gua-nine, 시토신Cytocine의 첫 알파벳의 조합으로 이루어진 우주항공회사 가타카를 배경으로 선천적으로 열성인자를 갖고 태어난 주인공 빈센트가 자신의 유전적 결함을 거부하고 최고의 엘리트 우주비행사로 성장하는 내용을 담고 있다. 영화의 배경이 되는 사회는 한 인간의 출생과 함께 그 사람이 언제 어떤 질병에 걸릴지, 신장, 몸무게, 지능 등 신체적 조건과 죽음의 시점까지 예측할 수 있는 유전체분석기술이 고도로 발달한 사회이다.
그렇다면 이 영화의 배경이 되었던 유전체분석기술이란 무엇일까? 그리고 영화 「가타카」가 개봉된 이후 20년이란 시간 동안 유전체분석기술은 어디까지 왔을까? 이미 여러분은 유전체 데이터가 무엇인지에 관해 개괄적인 내용은 이해하고 있을 것이다.
-p. 139
더 재미있는 것은 새로운 유전자가 지금도 계속 발견되고 있고 심지어는 사라지고 있기까지 하다는 거다. 어떤 경우는 두 유전자가 병합까지 된다. 예를 들어 과거에 서로 다른 이름이 부여된 유전자가 알고 보니 같은 유전자임이 밝혀지기도 하고 서로 같은 유전자라고 생각했는데 알고 보니 구조와 기능이 조금 다른 아형이 있다는 것이 밝혀지기도 한다. 그러고 이러한 지식을 통합한 데이터베이스도 이러한 사실을 인정하기도 하고 충분한 과학적 검증이 일어나기 전까지는 인정하지 않기도 한다. 실제로 엔트레즈와 앙상블 데이터베이스에 각각 등록된 유전자 수는 서로 같지 않다.
한편 유전자 지식 베이스 중에는 각 유전자의 기능과 세포에서 위치 등을 담는 것도 있다. 이러한 데이터베이스 중에 대표적인 것이 바로 유전자 온톨로지GO이다. 원래 온톨로지는 특정 분야를 기술하는 데이터 모델로서 원래 전산학에서 사용되었던 용어로 특정한 분야에 속하는 개념과 개념 사이의 관계를 기술하는 정형 어휘의 집합을 말한다. 유전자 온톨로지는 여기서 기술한 특정한 분야를 유전자로 정의했다고 생각하면 된다.
-pp. 159~159
데이터를 모으는 방법은 매우 다양하다. 더군다나 어떤 의도를 갖지 않고 모은 데이터에는 믿을 만한 데이터와 믿지 못할 데이터가 상당 부분 혼재되어 있다. 심지어 어떤 연구의 통계 분석을 위해 의도적으로 모은 데이터일지라도 입력 오류, 편견에 의한 사용자 보고, 설문 참여자의 불성실한 답변 등 다양한 문제점이 있을 수 있다. 같은 설문지에 대해 동일한 사람이 두 번 답변한다고 해도 그 내용은 일정 부분 차이가 있을 수 있다. 분자 상호작용 데이터베이스 또한 이와 다르지 않다. 연구자들별로 나름대로 규칙을 만들고 그 규칙 내에서 만들어지기 때문에 규칙이 조금만 달라지더라도 결과는 달라질 수 있다. 따라서 여러분은 향후 여러분들의 연구를 위해 각 분자 상호작용 데이터베이스를 최대한 수집하여 여러분들 나름대로 새롭게 규칙을 만들어 데이터베이스를 구축하면 된다. 예를 들어 10개의 분자 상호작용 데이터베이스 중에 적어도 3개 이상 데이터베이스에서 공통으로 발견되는 분자 상호작용만 참True 상호작용으로 정의하면 된다.
-pp. 69~70
알파고는 어떻게 이세돌과의 바둑 대결에서 승리할 수 있었을까? 알파고가 세상에 수많은 기보를 짧은 시간 안에 분석해 다음 돌을 어디에 둘지 빠르게 결정하는 알고리즘과 하드웨어를 갖추고 있었기 때문이다. 만일 당신이 가진 데이터를 분석하는 데 10년이 걸린다면? 분석이 성공적으로 완료되었다고 하더라도 이 데이터는 이미 10년 전의 데이터로 숨 가쁘게 돌아가는 비즈니스 환경에서 전혀 쓸모 없는 노력이 될 것이다. 지구상의 존재하는 모든 데이터의 90%가 지난 2년간 생성된 것이다. 앞으로 2020년까지 2년마다 그 데이터량이 두 배씩 커질 것으로 예측된다. 그런 상황에서 여러분은 최대한 짧은 시간 내 최신의 데이터를 빠르게 분석해 높은 가치를 창출해내야 한다.
빅데이터의 속성 중 속도Velocity는 데이터가 생성되고 저장되며 시각화되는 과정이 얼마나 빠르게 이루어져야 하는지에 대한 정의이다. 그리고 대용량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 속성을 의미한다. 데이터 그 자체보다는 데이터를 처리하기 위한 기술, 즉 하드웨어, 소프트웨어, 정보시스템 인프라를 포괄하는 개념이다.
-p. 85
1997년에 개봉했던 영화 「가타카」는 유전체분석기술이 불러올 미래사회에 관한 SF 영화이자 휴먼 드라마이다. 이 영화는 핵산인 DNA에 포함된 네 가지 염기서열 아데닌Adenine, 티민Tymine, 구아닌Gua-nine, 시토신Cytocine의 첫 알파벳의 조합으로 이루어진 우주항공회사 가타카를 배경으로 선천적으로 열성인자를 갖고 태어난 주인공 빈센트가 자신의 유전적 결함을 거부하고 최고의 엘리트 우주비행사로 성장하는 내용을 담고 있다. 영화의 배경이 되는 사회는 한 인간의 출생과 함께 그 사람이 언제 어떤 질병에 걸릴지, 신장, 몸무게, 지능 등 신체적 조건과 죽음의 시점까지 예측할 수 있는 유전체분석기술이 고도로 발달한 사회이다.
그렇다면 이 영화의 배경이 되었던 유전체분석기술이란 무엇일까? 그리고 영화 「가타카」가 개봉된 이후 20년이란 시간 동안 유전체분석기술은 어디까지 왔을까? 이미 여러분은 유전체 데이터가 무엇인지에 관해 개괄적인 내용은 이해하고 있을 것이다.
-p. 139
더 재미있는 것은 새로운 유전자가 지금도 계속 발견되고 있고 심지어는 사라지고 있기까지 하다는 거다. 어떤 경우는 두 유전자가 병합까지 된다. 예를 들어 과거에 서로 다른 이름이 부여된 유전자가 알고 보니 같은 유전자임이 밝혀지기도 하고 서로 같은 유전자라고 생각했는데 알고 보니 구조와 기능이 조금 다른 아형이 있다는 것이 밝혀지기도 한다. 그러고 이러한 지식을 통합한 데이터베이스도 이러한 사실을 인정하기도 하고 충분한 과학적 검증이 일어나기 전까지는 인정하지 않기도 한다. 실제로 엔트레즈와 앙상블 데이터베이스에 각각 등록된 유전자 수는 서로 같지 않다.
한편 유전자 지식 베이스 중에는 각 유전자의 기능과 세포에서 위치 등을 담는 것도 있다. 이러한 데이터베이스 중에 대표적인 것이 바로 유전자 온톨로지GO이다. 원래 온톨로지는 특정 분야를 기술하는 데이터 모델로서 원래 전산학에서 사용되었던 용어로 특정한 분야에 속하는 개념과 개념 사이의 관계를 기술하는 정형 어휘의 집합을 말한다. 유전자 온톨로지는 여기서 기술한 특정한 분야를 유전자로 정의했다고 생각하면 된다.
-pp. 159~159
데이터를 모으는 방법은 매우 다양하다. 더군다나 어떤 의도를 갖지 않고 모은 데이터에는 믿을 만한 데이터와 믿지 못할 데이터가 상당 부분 혼재되어 있다. 심지어 어떤 연구의 통계 분석을 위해 의도적으로 모은 데이터일지라도 입력 오류, 편견에 의한 사용자 보고, 설문 참여자의 불성실한 답변 등 다양한 문제점이 있을 수 있다. 같은 설문지에 대해 동일한 사람이 두 번 답변한다고 해도 그 내용은 일정 부분 차이가 있을 수 있다. 분자 상호작용 데이터베이스 또한 이와 다르지 않다. 연구자들별로 나름대로 규칙을 만들고 그 규칙 내에서 만들어지기 때문에 규칙이 조금만 달라지더라도 결과는 달라질 수 있다. 따라서 여러분은 향후 여러분들의 연구를 위해 각 분자 상호작용 데이터베이스를 최대한 수집하여 여러분들 나름대로 새롭게 규칙을 만들어 데이터베이스를 구축하면 된다. 예를 들어 10개의 분자 상호작용 데이터베이스 중에 적어도 3개 이상 데이터베이스에서 공통으로 발견되는 분자 상호작용만 참True 상호작용으로 정의하면 된다.
---p.219
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우리가 만나고 있는 헬스케어 빅데이터의 세계는 새로운 관점과 능력을 갖춘 새로운 세대가 일구어나갈 세상이다. 이 책은 바로 그 새로운 세상으로 나아가는 데 참 좋은 친절한 안내서가 될 것임을 확신한다.
-김주한, 서울대학교 의과대학 시스템 바이오 정보의학 센터장 / 교수
이 책은 공학과 의학을 같이 공부한 저자가 헬스케어에 대한 개념에서부터 정보통신기술, 임상 데이터, 모바일 헬스, 유전체 빅데이터까지 광범위한 내용을 쉽지만 가볍지 않게 다루고 있다. 헬스케어 데이터와 의료정보학에 관심 있는 의료계, 공학계, 산업계 종사자들이 반드시 읽어봐야 할 책이다.
-이재호, 서울아산병원 의생명정보학과장 / 교수
이 책은 헬스케어 빅데이터의 기초부터 전문적인 내용까지 이해하기 쉽게 설명되어 있고 인공지능, 유전체분석, 신약개발, 블록체인 기술 등까지 헬스케어 빅데이터에 관한 모든 내용이 총 망라되어 있다. 향후 헬스케어와 빅데이터에 관심이 있는 독자들에게 훌륭한 지침서가 될 것이다.
-한호성, 분당서울대학교 병원 외과학과장 / 교수
4차 산업혁명 시대에 발맞추어 헬스케어 빅데이터란 주제로 책이 출판된 것은 매우 고무적인 일이다. 헬스케어와 빅데이터라는 이질적인 분야에 관한 깊이 있는 지식과 통찰력을 보여줄 뿐만 아니라 실질적인 가치를 매우 논리적으로 제시해주고 있다.
-전병율, 차의과학대학교 예방의학교실 교수 / 전 질병관리본부장
의사이면서 빅데이터 전문가인 저자가 헬스케어 빅데이터를 쉽고 넓고 깊게 소개한 책이다. 새롭게 떠오르는 유망한 분야의 신선함과 역동성을 현장에서 보듯 실감할 수 있다. 또한 전문가에게는 아직 경험하지 못하거나 놓친 부분을 빠르게 파악할 좋은 지침서가 될 것이다.
-송영수, 한양대학교 의과대학 병리학교실 교수
인간의 평균 수명이 늘어감에 따라 더욱 주목받는 헬스케어와 빅데이터 기술의 만남은 그야말로 혁신적이다. 이 책에서는 기존 헬스케어 분야에서의 데이터 환경에 대한 한계를 알리고 헬스케어와 빅데이터의 효율적인 접목을 상세하게 제안하고 있다. 이는 의료계와 빅데이터 서비스의 미래에 큰 반향을 불러일으킬 것이다.
-류재준, 네이버 비즈니스 플랫폼 클라우드 의료담당 이사
의료, 빅데이터 기술을 만나다! 생각만 해도 가슴 뛰는 일이 아닐 수 없다. 더 많은 사람의 생명을 살리는 놀라운 일이 벌어질 수 있는 곳이기 때문이다. 이 책은 의료 도메인과 데이터 분석 모두를 전문적으로 이해하는 저자에 의해 쓰인 진정한 통섭의 결정체가 아닐까 생각된다.
-이진형, 데이터마케팅코리아 대표이사
이 책에서는 헬스케어 분야에서 생성되는 임상, 유전체, 청구, 연구, 건강 데이터 및 공공 데이터에 대해 알기 쉽게 소개하고 각 데이터 간의 연결고리를 서술하고 있다. 헬스케어와 빅데이터에 관심이 있지만 어떻게 접근해야 할지 모르는 독자들에게 길을 제공해주고 있다.
-박찬희, 싸이포럼 코리아 CTO
-김주한, 서울대학교 의과대학 시스템 바이오 정보의학 센터장 / 교수
이 책은 공학과 의학을 같이 공부한 저자가 헬스케어에 대한 개념에서부터 정보통신기술, 임상 데이터, 모바일 헬스, 유전체 빅데이터까지 광범위한 내용을 쉽지만 가볍지 않게 다루고 있다. 헬스케어 데이터와 의료정보학에 관심 있는 의료계, 공학계, 산업계 종사자들이 반드시 읽어봐야 할 책이다.
-이재호, 서울아산병원 의생명정보학과장 / 교수
이 책은 헬스케어 빅데이터의 기초부터 전문적인 내용까지 이해하기 쉽게 설명되어 있고 인공지능, 유전체분석, 신약개발, 블록체인 기술 등까지 헬스케어 빅데이터에 관한 모든 내용이 총 망라되어 있다. 향후 헬스케어와 빅데이터에 관심이 있는 독자들에게 훌륭한 지침서가 될 것이다.
-한호성, 분당서울대학교 병원 외과학과장 / 교수
4차 산업혁명 시대에 발맞추어 헬스케어 빅데이터란 주제로 책이 출판된 것은 매우 고무적인 일이다. 헬스케어와 빅데이터라는 이질적인 분야에 관한 깊이 있는 지식과 통찰력을 보여줄 뿐만 아니라 실질적인 가치를 매우 논리적으로 제시해주고 있다.
-전병율, 차의과학대학교 예방의학교실 교수 / 전 질병관리본부장
의사이면서 빅데이터 전문가인 저자가 헬스케어 빅데이터를 쉽고 넓고 깊게 소개한 책이다. 새롭게 떠오르는 유망한 분야의 신선함과 역동성을 현장에서 보듯 실감할 수 있다. 또한 전문가에게는 아직 경험하지 못하거나 놓친 부분을 빠르게 파악할 좋은 지침서가 될 것이다.
-송영수, 한양대학교 의과대학 병리학교실 교수
인간의 평균 수명이 늘어감에 따라 더욱 주목받는 헬스케어와 빅데이터 기술의 만남은 그야말로 혁신적이다. 이 책에서는 기존 헬스케어 분야에서의 데이터 환경에 대한 한계를 알리고 헬스케어와 빅데이터의 효율적인 접목을 상세하게 제안하고 있다. 이는 의료계와 빅데이터 서비스의 미래에 큰 반향을 불러일으킬 것이다.
-류재준, 네이버 비즈니스 플랫폼 클라우드 의료담당 이사
의료, 빅데이터 기술을 만나다! 생각만 해도 가슴 뛰는 일이 아닐 수 없다. 더 많은 사람의 생명을 살리는 놀라운 일이 벌어질 수 있는 곳이기 때문이다. 이 책은 의료 도메인과 데이터 분석 모두를 전문적으로 이해하는 저자에 의해 쓰인 진정한 통섭의 결정체가 아닐까 생각된다.
-이진형, 데이터마케팅코리아 대표이사
이 책에서는 헬스케어 분야에서 생성되는 임상, 유전체, 청구, 연구, 건강 데이터 및 공공 데이터에 대해 알기 쉽게 소개하고 각 데이터 간의 연결고리를 서술하고 있다. 헬스케어와 빅데이터에 관심이 있지만 어떻게 접근해야 할지 모르는 독자들에게 길을 제공해주고 있다.
-박찬희, 싸이포럼 코리아 CTO
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