보건정보통계학과
![보건정보통계학과 이미지](/_res/yuhs/gsph/img/education/graduate/img-graduate-medical4.png)
빅데이터 시대의 요구에
부응하기 위하여
새로운 통계적
방법 개발 및 응용, 활용을 위한
융합된 전공
빅데이터 시대의 요구에 부응하는 보건정보통계학은 앞으로 새로운 지식의 부가가치를 창출할 수 있는 발전 가능성이 큰 분야입니다.
보건정보통계학과는 보건학, 의학분야의 특성에 적합한 새로운 통계적 방법을 개발하고 이를 응용하는 보건통계학(Biostatistics)과 ICT(Information & Communication Technology)와 빅데이터의 효율적인 연결과 구축, 그리고 이를 활용하는 보건정보관리학(Health Information Management)이 융합된 전공입니다.
우리 대학원의 보건정보통계학 학위 과정은 학생-조교-교수 간 공동체적 연결고리를 통해 이론과 실무를 병행하여 심도 있는 학습의 기회를 제공합니다.
소개
보건정보통계학과 소개
교수진
- 학과주임교수 : 박소희 교수
- 전공지도교수 : 하민진 교수
배경 및 목적
- 보건정보통계학 보건학, 의학 분야의 특성에 적합한 새로운 통계적 방법을 개발하고 이를 응용하는 보건통계학(Biostatistics)과 ICT(Information & Communication Technology)와 빅데이터의 효율적인 연결과 구축, 그리고 이를 활용하는 보건정보관리학(Health Information Management)이 융합된 전공이다.
- 빅데이터 시대의 요구에 부응하는 보건정보통계학은 앞으로 새로운 지식의 부가가치를 창출할 수 있는 발전 가능성이 큰 분야이다.
- 보건정보통계학 학위 과정에서는 학생-조교-교수간 공동체적 연결고리를 통해 이론과 실무를 병행하여 심도있는 학습의 기회를 제공한다.
교육 대상
- 임상, 의학, 간호학, 치의학 분야에 종사하며 연구 수행을 위해 보건정보통계에 대한 전문적인 지식 습득을 필요로 하는 사람
- 보건학, 의학 관련 국가 공공기관(보건복지부, 건강보험공단, 심사평가원 등)에 근무하며 정책 연구를 수행하거나 대규모 자료를 다루는 전문가로써 과학적인 근거 창출을 위해 체계적인 보건정보통계학을 필요로 하는 사람
- 기타 보건통계 및 보건정보에 관심이 많은 사람
- 학부 전공이 정보통계학이 아니어도 가능함
개설과목
보건통계학, 보건통계학실습, 회귀분석, 다변량자료분석, 경시적자료분석, R 프로그램을 이용한 통계분석, 임상시험과 통계, 보건정보관리학, 데이터베이스관리, 빅데이터와 데이터 마이닝 응용, 보건정보통계 논문 I
교과목
보건정보통계 전공 교과목 안내
보건통계학 (Biostatistics)
공통필수과목으로서 통계학의 기초이론과 응용을 다룬다. 보건학 분야의 자료수집과 정리방법, 통계학적 추론의 제 방법 등을 이해함으로써 보건학 제반 분야에 걸친 자료분석 능력을 습득하게 하는 과정이다.
보건통계학실습 (Practice in Biostatistics)
보건학 연구에서 많이 접하는 다양한 형태의 자료를 실질적으로 종합 분석하며 해석하는 능력을 습득케 하는 과정이다. 자료의 구조를 이해하고, 분석의 틀에 맞게 구축, 정리하는 자료정리 기법도 다룬다. 보건학의 제반 연구형태 (단면적 연구, 환자-대조군연구, 코호트연구)에서 얻어진 자료를 통계프로그램을 이용하여 컴퓨터 실습을 통하여 실제 분석하며 해석한다.
회귀분석 (Regression analysis)
보건통계학을 통하여 기초적인 통계학적 방법의 응용을 습득한 학생들에게 좀 더 발전된 고급통계 분석방법을 소개하는 과정이다. 회귀분석의 기본적인 원리를 이해하고, 보건학 분야에서 특수한 여러 가지 형태의 자료에 적합한 회귀분석을 적용, 분석, 해석하는 방법을 다룬다. 컴퓨터실습을 통하여 실제 분석능력을 습득하게 한다. 주요 강의 주제는 다중회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 포아송 회귀분석, 생존형 자료, 짝짓기 된 자료에서의 회귀분석 등이다.
다변량 자료분석 (Multivariate Data Analysis)
보건통계학을 통하여 기초적인 통계학적 방법의 응용을 습득한 학생들에게 좀 더 발전된 고급통계 분석방법을 소개하는 과정이다. 보건분야에서 특수한 다변량 자료에서 여러 가지 통계적 방법들을 숙지하고, 이를 실제자료에 적용, 분석, 해석하는 방법을 다룬다. 컴퓨터실습을 통하여 실제 분석능력을 습득하게 한다. 최근 주요 강의 주제는 인자분석, 판별분석, 군집분석, 다차원 척도법, Longitudinal Data Analysis, 데이터마이닝 등이다.
경시적 자료 분석 (Longitudinal data analysis)
본 과정에서는 시간에 따라 반복측정된 경시적자료 분석을 위한 통계방법인 반복측정분산분석, 선형혼합효과모형(Linear Mixed Effects Model), 일반화추정방정식(GEE)을 학습하며, 나아가 다수준분석과 결측치 처리방법 등을 포함한 주제를 다루며 이론과 실습을 병행함으로써 학습 후 실제 자료에 적용을 가능하게 할 것이다.
R 프로그램을 이용한 통계분석 (Statistical analysis using R)
Free software인 R 프로그램을 이용한 통계분석 방법을 익힐 것이다. R 입문 및 기초 프로그래밍을 비롯하여, 실제 데이터를 이용한 기술통계량 분석, 그래프 그리기, 범주형과 연속형 자료분석, 회귀분석 등의 통계분석법을 R 프로그램을 이용하여 적용할 것이다. 추후 고가의 통계 패키지에 의존하지 않고 통계분석을 수행할 수 있는 장점이 있다.
임상시험과 통계 (Statistical Methods in Clinical Trials)
임상시험의 전반적인 이론과 임상시험에서 지켜야 할 통계적인 원리와 그 내용을 임상시험의 설계단계, 진행단계, 그리고 분석단계로 나누어 알아본다. 또한 임상시험 자료관리에 대한 중요성과 그 과정을 알아본다.
보건정보관리학 (Health Information Management)
이 과목은 보건정보시스템의 개념, 응용분야, 계획수립방법, 관리 등에 대해 이론과 사례를 중심으로 강의한다. 이를 통하여 보건정보시스템에 대한 이해를 넓히고 보건의료기관의 관리자에게 필요한 정보시스템 계획수립과 관리에 필요한 지식을 얻을 수 있다. 보건정보에 대한 개념과 관리는 해외문헌 위주로 강의하며, 이론을 실무에 적용할 수 있는 능력을 키우기 위하여 class project를 한다.
데이터베이스관리 (Database Management)
이 과목은 크게 데이터베이스와 데이터웨어하우스로 구분하여 각각에 대한 개념과 구축 방법을 강의와 실습으로 진행한다. 데이터베이스에서는 Select, Insert, Table 등의 기능을 이용하여 데이터베이스의 설계와 구축을 하고, 데이터웨어하우스에서는 설계와 구축방법을 실습한 다음 OLAP을 이용한 다 차원 분석을 실습한다.
빅데이터와 데이터마이닝 응용 (Big data and data mining)
일반적인 의사결정이론과 보건의료분야에서의 의사결정이론을 학습하는 과정이다. 또한 데이터의 의미를 파악하고, 데이터베이스 시스템과 OLAP를 활용하며, 데이터마이닝 기법과 인공지능 기법의 개념을 소개하고, 보건의료분야의 공공데이터를 이용하여 R 프로그램으로 자료분석을 실습한다.
보건정보통계 논문 Ⅰ(Thesis of Biostatistics Ⅰ)
보건학 기초 과정을 마친 학생들이 개인 과제를 통해 그동안 습득한 지식을 실제 연구와 논문에 활용할 수 있도록 하는 과정이다. 주로 4학기 학생들이 각자 주제 선정, 자료 선정, 연구계획서 작성, 논문 작성을 진행한다.