의료데이터 연구에 가장 특화된 Curated DB Catalog

질환의 발병, 특성, 치료 패턴, 결과까지 EMR로부터 정제된 연구 특화 데이터를 충분히 살펴보고 목적하는 연구를 설계할 수 있습니다.

원하는 형태로 볼 수 있는 DB Catalog 구성

정확한 연구를 위해 미리 정의한(Pre-defined) DB 카탈로그를 제공합니다. 연구에 필요한 데이터 항목을 충분히 검토하고 조합하여 연구 목적 데이터를 유연하게 구성할 수 있습니다.

DB Directory

질환에 따른 연구 정보에 대한 DB 테이블 항목을 검토하여 연구에 활용할 수 있습니다.

DB Dashboard

질환별 기초 통계, 임상정보, 치료패턴 시각화 정보를 확인하여 연구에 활용할 수 있습니다.

최신 의학연구 논문 분석을 통해 데이터 항목 적합성이 검토된 필수 데이터 항목, 심화 데이터 항목, 주요 분석 항목을 조합하여 연구 목적 데이터를 유연하게 구성할 수 있습니다.

유방암

폐암

대장암

전립선암

간암

혈액암

심혈관

안질환

중환자

천식

주요 활용 데이터는 상급종합병원의 EMR Data 입니다. 질환별로 치료 과정에서 필수적으로 발생하는 특화 데이터 항목으로 주요 임상 분석을 미리 수행하여 제공합니다.

		유방암	폐암	대장암	전립선암	간암	혈액암	심혈관	안질환	중환자	천식
특화데이터		암등록, 병리검사결과, 프로토콜 처방, Flowsheet 등					골수검사결과, 염색체검사결과, 척수액검사결과, 유세포분석검사결과 등	기능검사결과, 영상검사결과,재활정보 등	시력정보, 안압검사결과, 광간섭단층촬영결과 등	중환자실입실이력, 모니터링, 임상관찰, 항생제정보 등	폐기능검사결과, 주호소, 알레르기 정보 등
임상분석	Baseline Characteristics
	Incidence/ Prevalence
	Line of Therapy
	Concurrent Chemoradiotherapy
	Estimated Parameter
	Treatment Pathway
	Model Performance Evaluation
통계적 분석 기술 종류		Descriptive analysis (EDA, Baseline characteristics, etc.) Incidence, Prevalence Regression analysis (Linear, Logistic, etc.) Survival analysis (Kaplan-Meier , Cox proportional hazard model, etc.)					Causal inference via propensity score ML/Deep learning Time-series analysis
분석 분야		의약, 임상 연구, 역학, 통계 및 데이터 분석, 기계 학습