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- dc.contributor.author
- 한국과학기술정보연구원
- dc.date.accessioned
- 2019-10-21T06:24:57Z
- dc.date.available
- 2019-10-21T06:24:57Z
- dc.date.issued
- 2019-10-16
- dc.identifier.uri
- https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/15201
- dc.description
-
빅 데이터 분석은 실시간 교통 현황 검색에만 유용할까? 오늘 입원 환자는 언제 다시 병에 걸려 재입원할까? 더욱 병이 깊어지기 전에 미리 알고 교통 상황 대비 하듯이 준비 할 수 없을까? 빅 데이터 분석 기술에 기반해 1천만 명 이상의 의료 데이터를 분석함으로써 해결의 실마리를 잡았다.
美 UCSF (University of California, San Francisco) 연구팀과 백효정 한국과학기술정보연구원(원장 최희윤, 이하 KISTI) 슈퍼컴퓨팅응용센터 선임연구원이 초고성능 컴퓨터와 빅 데이터 분석 기술을 활용한 원천 기술을 세계 최초로 제시했다.
미 연구진과 백효정 박사는 1천만 명의 20여 년간 축적된 1천 9백만 건의 의무기록을 기반으로 모든 가능한 질환 691종에 대한 각 환자의 1년 주기 재입원과 합병증 패턴을 모델링했다. 이를 통해 알려지지 않았던, 실제 조현병(Schizophrenia) 환자의 횡문근융해증(Rhabdomyolysis)* 합병증 모델을 성공적으로 입증했다.
- dc.format
- application/pdf
- dc.language.iso
- kor
- dc.publisher
- 한국과학기술정보연구원
- dc.title
- 빅 데이터 통하여 질환 심화 패턴 제시 가능
- dc.type
- Other
- dc.contributor.approver
- KOAR, ADMIN
- dc.contributor.approver
- 백효정
- dc.date.dateaccepted
- 2019-10-21T06:24:57Z
- dc.date.datesubmitted
- 2019-10-21T06:24:57Z
- dc.rights.rightsHolder
- 한국과학기술정보연구원
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- 9. KISTI 홍보물 > 연도별 보도자료 모음 > 2019
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