Session I

Session II

Session III

Session Ⅳ

Session Ⅴ

R 프로그래밍을 이용한 보건의료 데이터 분석

인구집단을 대상으로 한 역학데이터 분석에서의 머신러닝 기법 적용 I

인구집단을 대상으로 한 역학데이터 분석에서의 머신러닝 기법 적용

II

역학자료의 공간통계 분석 방법론 적용

심평원 자료를 이용한 역학 연구 및 정책 효과 평가를 위한 분석 방법론 적용

2018.2.1.(목)

2018.2.2.(금)

2018.2.3.(토)

2018.2.5.(월)

2018.2.6.(화)

소프트웨어:

R

소프트웨어:

R

소프트웨어:

R

소프트웨어:

R, SaTScan

소프트웨어:

SAS, Stata

담당위원장

박소희 교수님

박수경 교수님

박보영 교수님

김화정 교수님

박소희 교수님

9:00-9:20

등록

교육장소

서울대병원 어린이병원 임상2강의실

서울의대 교육관 401호

1교시 9:20-10:50

R 프로그래밍

익히기

머신러닝의 소개 및 역학 데이터 분석에서 Tree-based Method

역학 데이터 분석에서 Support Vector Machine과 Neural Network의 사용: 이론

공간역학자료 분석을 위한 통계적 방법 소개

심평원 자료를 이용한 역학 연구(환자-대조군연구)

인하대 이우주

단국대 황창하

단국대 황창하

연세대 정인경

성균관대 신주영

10:50-11:10

Coffee break

2교시 11:10-12:40

R을 활용한

보건의료 데이터 분석(연속형)

역학 데이터 분석에서 Tree-based Method와 Support Vector Machine의 사용: 이론

역학 데이터 분석에서 Support Vector Machine과 Neural Network의 사용: 실습

SaTScan을 이용한 공간군집분석

(Spatial cluster detection analysis)

심평원 자료를 이용한 역학 연구(환자-교차 설계연구)

인하대 이우주

단국대 황창하

단국대 황창하

연세대 정인경

성균관대 신주영

12:40-13:40

Lunch

3교시 13:40-15:10

R을 활용한

보건의료 데이터 분석(범주형)

역학 데이터 분석에서 Support Vector Machine과 Neural Network의 사용: 실습

역학 데이터 분석에서 Deep Learning의 활용: 이론

지역적 상관관계 탐색을 위한 지도 그리기 (실습)

심평원 자료를 이용한 단절적 시계열 분석(interrupted time series analysis)의 이해와 적용

이화여대 이동환

단국대 황창하

단국대 황창하

서울대 황승식

연세대 한은아

15:10-15:30

Coffee break

4교시 15:30-17:00

R을 활용한

보건의료 데이터 시각화

머신러닝 기법 적용 사례 및 예시

역학 데이터 분석에서 Deep Learning의 활용: 실습

공간통계 분석의 역학자료에 적용 사례

심평원 자료를 이용한 DID(difference in difference) 분석의 이해와 적용

이화여대 이동환

단국대 황창하

단국대 황창하

서울대 황승식

연세대 한은아

연수교육 대상

비회원

회원**

현장등록

현장등록

session Ⅰ

18만원

11만원

session Ⅱ

18만원

11만원

session Ⅲ

18만원

11만원

session Ⅳ

18만원

11만원

session Ⅴ

18만원

11만원

5개 session

모두 참가

10만원 할인

(일반의 경우)

80만원

해당없음