보건의료 빅데이터 연구방법론

<0부 빅데이터 분석을 위한 SAS 기초 정보>
1 SAS 프로그램 개요
2 자료의 입출력
3 DATA step
4 SQL과 MACRO

<1부 국민건강보험 빅데이터>
1장 국민건강보험 빅데이터의 구조와 특성
1 국민건강보험 빅데이터의 이해
2 국민건강보험 빅데이터 분석을 위한 자료 구축
3 분석 사례
2장 약물 사용 연구
1 의약품 데이터의 이해
2 약물사용양상 분석
3장 비용 연구
1 국민건강보험 빅데이터를 활용한 비용분석 준비
2 비용분석 사례
3 특이적인 상황의 비용산출 시 주의사항
4 기타 고려사항
4장 정책평가를 위한 통계분석
1 정책평가를 위한 통계연구
2 단절적시계열분석
3 이중차분분석

<2부 자발적부작용보고자료를 활용한 빅데이터 분석>
5장 한국의 자발적부작용보고자료의 개요
1 배경
2 의약품부작용보고원시자료의 구성
3 의약품부작용보고원시자료 신청방법 및 절차
6장 부작용보고자료를 활용한 이상반응 보고현황의 기술적분석
1 연구용 자료로 변환하기 위한 자료 불러오기, 합치기 및 변환
2 연도별 부작용보고현황과 백신 부작용 보고현황의 성별, 연령, 보고자유형 등의 특징
3 임신 중 백신 부작용 보고 관련 현황 및 사망 보고건의 분석
7장 KAERS 자료를 활용한 실마리정보 분석
1 실마리정보 분석의 개념 및 적용
2 메틸페니데이트 치료제에 대한 실마리정보 분석
8장 KAERS 자료에 활용 가능한 백신의 이상반응 연구: 변경점 분석
1 변경점 분석 개념
2 변경점 분석 수행

<3부 패널조사자료>
9장 패널조사자료의 소개
1 패널조사자료의 개요
2 한국의료패널 소개
10장 자료처리
1 자료처리 개요
2 자료처리 예제
11장 패널분석
1 패널분석 개요
2 패널자료의 기술통계
3 패널자료의 회귀분석

<4부 공통데이터모델>
12장 공통데이터모델의 도입
1 Common data model의 개념 및 장단점
2 Common data model의 국내외 현황
13장 OMOP-CDM
1 OMOP-CDM 배경
14장 미국 센티넬 CDM 소개
1 센티넬 CDM 구축 배경
2 센티넬 시스템
15장 능동적 약물감시를 위한 MOA 프로젝트 소개
1 MOA CDM의 개념과 필요성
2 MOA CDM의 구조와 용어 체계
3 MOA CDM을 활용한 의약품 부작용 분석
16장 공통데이터모델을 활용한 심화 사례
1 개요
2 코호트 구성
3 처방 약물 패턴 분석
4 사용 약물에 따른 임상 결과 비교(추정, Estimation)
5 머신러닝을 통한 예측모형 구축(예측, Prediction)

<5부 인공지능과 머신러닝을 활용한 빅데이터 분석>
17장 인공지능과 머신러닝 이론
1 인공지능과 머신러닝
2 머신러닝과 인공지능의 관계
3 머신러닝 유형
4 머신러닝 단계
5 머신러닝 분석 프로그램
18장 인공지능과 머신러닝 사례
1 SNS 비정형 데이터 머신러닝
2 임상 자료를 활용한 머신러닝
3 머신러닝 질병 위험 예측모형
4 머신러닝 기반 성향점수 추정 방법
5 실마리정보 탐지를 위한 머신러닝 알고리즘 개발

부록 데이터 전처리 SAS 코드