도전..!! 빅데이터의 실제 임상활용..!!

http://medibigdata.net/introduce_event6

6차 정규 세미나 (11/19)

2019/11/19/화. 빅데이터 임상활용연구회 6차 세미나.

실제 임상 활용 사례를 보여 준다 하여 큰 기대를 갖고 등록.

하지만.. 어떤 기대했던 제목의 발표는 내용이 별로고,

반대로 전혀 기대하지 않았던 발표에서는 뭔가 새로운 것을 배우고.

역시 세상사 뜻대로 되지 않는다.^^

 

실제 코드를 나중에 자료실에 올린다고 하니,

공부할 마음만 먹으면 해 볼 수 있을 듯.

그런 마음을 먹느냐 마느냐는 역시 내 몫이지만.

 

아래는 메모.

 

@@ 튜토리얼

@ 기계 학습 개요 (최병진)
Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning.
Support Vector Machine (SVM).
Decision Tree.
Random Forest.
Specificity, Sensitivity, AUROC.
Precision, Recall, F1 Score.

@ 딥 러닝 개요 (한창호)
Perceptron.
Convolutional Neural Network. 이미지.
Recurrent Neural Network. 시계열.
Autoencoder.

은닉층이 여러 층인 게 deep neural network.
활성화 함수.
손실 함수.

@ 딥 러닝 분석 환경 구축 (On premise/Cloud) (김태영)
Ubuntu 각광.
CUDA/cuDNN.
GPGPU. General-Purpose computing on GPU.
DL framework: Tensorflow,, Pytorch, Keras.
Anaconda. Docker.
Cloud. MS, Google, Amazon.
Google Colab.

@@ 특강1-인간 중심 스마트 병원을 디자인하다 (김종혁 교수)
서울아산병원 산부인과.
현대카드 인공 지능 인력 많다더라. 최근 실적 비약 성장.
블라블라.

@@ 특강2-의료와 인공 지능, 그 가능성과 한계에 대하여 (윤덕용 교수)
아주대 의료정보학과.
인공 지능은 지능 아니다.
데이터, 도메인 지식 중요.

@@ Session1-인공 지능의 실제 분석 사례 (코드 중심)

@ 영상 분석 사례 (이현나 박사)
서울아산병원.
Classification. Segmentation.
Google Colab으로 해 보세요.

@ 자연어 분석 사례 (김준태 교수)
설명 가능한 감성 분석 알고리즘. Attention.
삼성전자에서 NLP something 했음. 감성 분석에 적용.
문장을 분석해 긍정, 부정 판단.
Keras 기반.
예제 코드는 게시판에 공개하겠다.

@ 임상 데이터 분석 사례 (권준명 과장)
세종병원에서 일해요. 뷰노와 협업도.
External validation이 중요해지고 있음.
Training data 확보 중요. 인위적으로 늘리기도.
Overfitting 이슈.
코딩 겁내지 마라.

@ 센서 데이터 분석 사례 (장종환 연구원)
아주대 박사 과정.
딥 러닝 기반 심전도 구분 능력 전문의에 버금가.

@@ 특강3-맞춤 교육으로의 전환과 스마트 교육 시대의 도래 (조재형 교수)
서울성모병원 내분비내과, 아이쿱 대표.
의료 과정에서 환자 교육 중요.
기본 자료에 환자별 맞춤 내용을 추가해 디지털로 제공.
컨텐츠 많아야. 저자 참여 기다리고 있음.
(아이디어 괜찮네.^^ 굉장히 실용적으로 보이네.)
헬스쿱 앱.
다양한 개인 앱에 있는 데이터를 어떻게 의사 보기 편하게 보여줄 것인가.

@@ Session2-빅 데이터 분석의 핵심 조건: 조작적 정의와 데이터 질 관리

@ 통계적 회귀 모델을 활용한 보건 의료 데이터 예측 모델링 (서영주 교수)
인하대 의대.
데이터만 좋으면 딥 러닝이 아니라도 예측 모델 가능.
Sensitivity 민감도, Specificity 특이도.
AUC Area Under the Curve.
ROC Receiver Operating Characteristic curve.
(너무 길다, 발표가. 이러면 곤란.)

@ 빅 데이터 분석의 기본 핵심 (김정욱 교수)
경희대 의대.
조작적 정의. Operational Definition.
심평원 등록 상 역류성 식도염이라도, 실제는 위염 환자일 수도. 청구 수가 이슈.
주상병 + 약재 + 방문 회수 고려해야 더 정확.
Wash out 보통 2년.

@ 빅 데이터 플랫폼을 위한 의료 데이터 관리 (강미라 교수)
못 듣고 퇴근.

@@ 특강4-PHR/PGHD 연구 경험과 전망 (이재호 교수)
못 듣고 퇴근.