MIMIC-III 데이터 접근 및 활용(+CITI, Physionet)

The Medical Information Mart for Intensive Care A large, publicly available critical care database mimic.mit.edu MIMIC-III 데이터란? MIMIC-III의 약자 = Medical Information Mart for Intensive Care III Beth Israel Deaconess Medical Center 중환자실에서 발생한 데이터를 MIT에서 정리하고 개발 2001년부터 2012년까지 약 4만 명 이상의 비식별 보건의료 데이터를 포함 중환자실에 머물렀던(ICU Stays, Intensive Care Unit Stays) 총 61,532명의 환자 성인 53,432명 + 영아 8,100명 인구통계학(de..

R과 SEER DB를 활용한 데이터 분석

의료 빅데이터 Sampling을 하지 않고 전체 환자군을 대상으로 분석 Sample이 얼마나 Real world와 비슷한지 통계적 처리를 할 필요 없이, 아예 전체 환자 대상 분석이 가능 소규모 데이터에서는 Detection 불가능했던 다양한 분석 결과 도출 가능 정밀의료 빅데이터 협의: Genetic analysis 기반 데이터 광의: Life-log, CLinical Bigdata를 활용한 Prediction model 개발, Signal Detection 등 환자들에 대한 모든 데이터, 의료 관련 모든 데이터를 활용해서 어떤 의미를 도출해 내는 것 세계 각국의 (암)환자 등록 사업 국가망을 이용한 임상 빅데이터들의 구축 추세 SEER Database (Surveillance, Epidemiology..

희귀질환 환자 진단 및 치료제 개발을 위한 인공지능의 활용 방안

유전체 데이터 기반 진단 시스템 개요AI 기반 유전 변이 해석 시스템 (3Cnet, EVIDENCE)희귀질환 치료제 개발을 위한 유전체 데이터 활용 유전체 데이터Genomic data일반인 혹은 환자 개개인의 유전 정보의 총체DNA 서열 뿐만 아니라 질병 증상 정보 등을 포함유전자 검사를 통해 얻어지는 데이터 인간 유전체 (chromosome) 의 개수 = 44 + XY 유전자(gene) 의 개수 21,000 염기쌍(ACGT) 의 개수 약 33억어떤 유전 변이는 질병을 유발하거나 위험성을 높임. 유전자 검사의 종류 희귀질환과 유전질환의 관계Monogenic disease vs. Polygenic disease유전질환(genetic disease)이라 함은 개인의 유전자(gene, 또는 genome)의 이..

정보의학개론 - 임상시험과 자료관리

임상시험의 내용과 목적 임상시험 임상시험: 의약품/의료기기/의료 빅데이터의 안정성과 유효성을 확인하는 것 안정성과 유효성은 통계적 검정 방법을 통해 확인 통계적 검정은 데이터의 분석을 통해 증명됨 임상시험 데이터: 임상시험 계획서에 따라 임상시험 수행 동안 발생되어 수집되는 정보 => 임상시험 결과 판단 근거 임상 데이터 관리: 임상 데이터 입력/검증/품질관리 신약: 이미 허가된 의약품과 화학구조 또는 본질 조성이 전혀 새로운 신물질의 약품 또는 유효성분을 포함한 복합제제 의약품 증거 - 안정성, 유효성, 품질, 약동학적 성질 신약의 유효성 및 안전성 확립은 인체에 대한 시험인 임상시험을 통해 실현될 수 있기 때문에, 신약 개발 과정 중에서 임상 시험이 가장 중요한 단계라고 볼 수 있다. 신약 개발의 단..

정보의학개론 - 연구정보시스템과 Clinical Research Informatics

1. RWD & RWE RWD: Real World Data, 실제임상자료, 다양한 자료원을 통해 수집된 환자의 건강상태/보건의료 전달체계와 관련된 각종 자료 등의 진료 과정에서 나오는 데이터 시판 후 약물의 안전 관리에 많이 활용되고 있음 Claim Data: 청구 자료, 돈을 받기 위한 data, 보험 심사와 관련됨 Claim Data의 한계점 → EMR 데이터, 질병 등록 자료 등으로 보완하여 연구 진행 Disease Registry EMR Data Social Media Data RWE: Real World Evidence, 실제임상근거, RWD의 분석을 통해 얻어진 의약품 등의 사용 및 잠재적인 유익성과 위해성에 관한 임상적인 증거. 예를 들어 RWD를 이용해 무작위배정을 하는 실용적인 임상연구..

[논문 리뷰] DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification

Lung Nodule Classification papers(폐결절 분류 모델)

LIDC-IDRI 데이터를 활용한 Lung Nodule Classification 모델 Github 코드가 공유되어 있는 것은 3개뿐.. 1. ProCAN: Progressive Growing Channel Attentive Non-Local Network for Lung Nodule Classification https://paperswithcode.com/paper/procan-progressive-growing-channel-attentive Papers with Code - ProCAN: Progressive Growing Channel Attentive Non-Local Network for Lung Nodule Classification 🏆 SOTA for Lung Nodule Classifi..

The LIDC/IDRI thoracic CT database of lung nodules: 폐결절 데이터베이스

폐결절 결절이란 비정상적으로 커진 덩어리를 의미합니다. 폐결절은 폐에 생긴 결절입니다. 폐결절은 질병명이 아니라, 다른 원인 질환에 의해 관찰되는 영상학적 소견입니다. 폐결절은 주로 폐 내부에서 관찰되는 3cm 이하의 결절(종괴, 덩어리)을 의미합니다. 폐결절이 1개만 있는 경우를 고립성 폐결절, 여러 개 있는 경우를 다발성 폐결절이라고 합니다. 원인 폐결절의 주요 원인에는 감염증과 같은 양성 질환과 암과 같은 악성 질환이 있습니다. 폐렴, 결핵, 곰팡이 감염, 과오종, 폐암, 전이암 등 여러 원인 질환이 폐결절을 유발할 수 있습니다. 이들 간 구별은 쉽지 않은 경우가 많습니다. 증상 폐결절은 대개 아무런 증상이 없습니다. 폐결절은 대부분 흉부 방사선 촬영을 통해 발견됩니다. 진단 폐결절의 진단은 흉부 ..