PART I 준비하기 : 이론적 근거와 의료 데이터 분석에 대한 도전 1

chapter 1 전자의무기록 데이터 이차분석의 목적 3
chapter 2 임상 데이터베이스 리뷰 9
chapter 3 전자의무기록 데이터 이차분석의 도전과 기회 17
chapter 4 모든 것을 종합하여: 데이터 중심의 이상적인 치료 시스템 구상 27
chapter 5 MIMIC에 대한 이야기 43
chapter 6 비임상데이터와 전자의무기록의 통합 51
chapter 7 전자의무기록(EHR)을 이용한 보건 서비스 조사 및 결과 61
chapter 8 빅데이터에 숨은 잔여 교란: 오류의 원인 73

PART II 시작하기: 연구 문제 수립부터 연구 결과의 검증까지 81

chapter 9 연구 질문 수립 83
chapter 10 환자 코호트 정의하기 95
chapter 11 데이터 준비 103
chapter 12 데이터 전처리 117
chapter 13 결측 데이터 141
chapter 14 노이즈와 이상치 159
chapter 15 탐색적 데이터 분석 179
chapter 16 데이터 분석 199
chapter 17 민감도 분석 및 모델 검증 253

PART III MIMIC 데이터를 이용한 예제 연구 261

chapter 18 추세 분석: 침습적 기계 환기를 받는 환자의 시간에 따른 1회 호흡량(tidal volume)의 변화 263
chapter 19 전자의무기록의 도구 변수 분석 271
chapter 20 Super ICU Learner Algorithm (SICULA) 프로젝트의 MIMIC-II 결과에 기반한 중환자실 사망 예측 281
chapter 21 중환자실에서의 사망 예측 301
chapter 22 임상적 악화의 조기 경고를 위한 데이터 결합 기법 311
chapter 23 비교 효과: 성향 점수 분석 325
chapter 24 마르코프 모델과 비용 효율성 분석: 의료 연구에서의 응용 337
chapter 25 중환자실에서의 혈압과 급성 신손상의 위험: 환자-대조군 연구와 환자-교차 연구의 비교 355
chapter 26 호흡수 추정을 위한 파형 분석 363
chapter 27 신호 처리: 거짓 경보 감소 377
chapter 28 자연어 처리를 활용한 환자 코호트 인식 향상 391
chapter 29 하이퍼파라미터 선택 405

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