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학술대회

튜토리얼 1
제목
소셜 빅데이터를 활용한 코로나19 정보확산 위험예측 인공지능 개발
교육 목표
소셜미디어는 정부와 시민이 위기 상황을 포착 및 설명하는 중요한 매체로 부상함. 위기상황의 때에 여러 국가들은 소셜 미디어를 활용하여 위기 시 의사소통 및 관리를 수행하고 있음. 소셜 빅데이터 분석은 방대한 양의 데이터를 활용하여 사회적 문제를 예측하고 현상에 대한 복잡한 연관관계를 보다 정확하게 밝혀낼 수 있음. 국내 온라인 뉴스사이트, 블로그, 카페, 트위터, 게시판 등에서 수집한 소셜 빅데이터를 활용하여 우리나라에서 발생한 코로나19의 정보확산 위험요인을 예측하기 위한 인공지능을 개발하는 것이 본 과제의 목표임. 따라서 본 강좌에서는 코로나19 소셜 빅데이터를 활용하여 온톨로지 기반으로 주제분석과 감성분석을 실시하고, 미래신호를 탐색함. 그리고 머신러닝 학습데이터를 생성하고, 머신러닝의 Naïve bayes 분류모형, 로지스틱회귀모형, 신경망모형, 랜덤포레스트모형, 의사결정나무모형, 서포트벡터머신모형 등을 적용하여 인공지능을 개발하는 전 과정을 소개함.
교육내용
내용 강사 시간(분)
빅데이터 분석과 활용방안(빅데이터 정의 및 활용사례) & 코로나19 미래신호 탐색 송태민 60분
머신러닝 예측모델링(머신러닝의 이해, 나이브베이즈, 로지스틱, 랜덤포레스트, 신경망, 서포트벡터머신, 의사결정나무) 송태민 60분
머신러닝 예측모델링(연관분석, 오분류표 모형평가, ROC 곡선 모형평가) 송태민 60분
참여 대상
*실습 시 노트북에 SPSS와 R 소프트웨어 설치 필수*

- 소셜 빅데이터를 활용하여 온톨로지를 구축하여 주제분석과 감성분석을 통하여 머신러닝 학습데이터를 생성하고, 미래신호 탐색과 위험 예측을 위한 인공지능을 개발하는 전 과정에 대해 알고 싶은 분
- R을 활용하여 머신러닝으로 예측모형(AI)을 개발하고자 하는 분
- 대학생, 대학원생, 교수, 연구원, 개발자
컴퓨터 실습
일부(학습데이터 생성, 미래신호 탐색, 연관분석) 실습
최대 수강 인원
50명
튜토리얼 2
제목
임상 정보 추출을 위한 Real-world data 및 임상시험 데이터 활용
교육 목표
최근 다양한 빅데이터 분석 기술을 기반으로 실제임상자료 (real-world data, RWD)를 활용해 도출한 실제임상근거(real-world evidence, RWE)의 가치가 높아지고 있다. 인공지능을 포함한 다양한 데이터 분석 기술을 적용해 RWD로부터 의미 있는 임상 정보를 추출하기 위해서는 양질의 데이터 확보가 무엇보다 중요하다. 이에 본 튜토리얼에서는 임상 분야의 대표적 RWD인 clinical data warehouse (CDW) 데이터와 임상시험 데이터를 대상으로 전처리 과정, 방법, 문제점/쟁점, 해결 방안, 활용 예를 소개한다.
교육내용
내용 강사 시간(분)
RWD/RWE 개념 및 국내외 활용 동향 소개 이형기&전유민 60분
CDW 데이터 전처리(다중대체법(MICE)을 활용한 결측치 처리 및 가공) & 임상시험 데이터 전처리(Valx 자연어처리 모델을 활용한 임상시험 대상자 선정조건 데이터 표준화&임상시험 대상자 선정조건 조작적 정의 구성) 이형기&전유민 60분
전처리된 CDW 데이터 및 임상시험 데이터를 활용한 임상시험 대상자 매핑 이형기&전유민 60분
참여 대상
의료데이터 전처리 과정에 관심을 가지는 분
임상시험 데이터 활용에 관심을 가지는 분
컴퓨터 실습
실습없음
최대 수강 인원
30명
튜토리얼 3
제목
임상 정보 추출을 위한 자연어 학습데이터 구축
교육 목표
자연어처리 분야에서 사전학습 모델이 큰 성공을 거두면서 비교적 적은 수의 학습데이터만으로도 준수한 성능의 자연어처리 모델을 개발할 수 있게 되었다. 이에 임상 분야에서 자연어처리 모델을 성공적으로 개발하기 위해서 자연어처리 문제를 학습이 가능한 형태로 명료하게 정의하고 학습데이터를 소량이더라도 정확하게 확보하는 일이 중요해졌다. 본 튜토리얼에서는 임상 정보를 추출하는 자연어처리 모델 개발을 위해 학습데이터를 구축한 경험을 공유하고, 자연어처리 분야에서 학습데이터의 품질을 보장하기 위해 사용하는 연구방법론을 소개한다.
교육내용
내용 강사 시간(분)
자연어처리 모델 연구 동향 소개 & 임상 텍스트 대상 자연어처리 연구 소개 & 임상 정보 추출을 위한 자연어 학습데이터 구축 시 주요 고려사항 논의 이형기 60분
임상 정보 추출을 위한 자연어 학습데이터 구축 과정(어노테이션 시스템 선정 & 어노테이션 가이드라인 작성 & 어노테이터 모집 및 어노테이션 과정 모니터링 & 학습데이터 클린징 & 학습데이터 품질 측정) 김시언 60분
전처리 모델 개발 및 정보 추출 모델 개발 & 정보 추출 모델 평가 지표 개발 김시언 60분
참여 대상
- 자연어처리 모델을 활용한 임상 정보 추출에 관심을 가지는 분
- 임상 분야 자연어처리 모델을 위한 학습데이터 구축에 관심을 가지는 분
컴퓨터 실습
실습없음
최대 수강 인원
30명
튜토리얼 4
제목
의료보안과 개인정보보호
교육 목표
지속적으로 발생하는 의료기관에 대한 사이버 해킹, 공격과 이에 대한 대응 방안을 학습
교육내용
내용 강사 시간(분)
의료기관 사이버 위협과 공격 사례 한근희 60분
의료기관 및 의료기기 사이버 보안 한근희 60분
의료정보와 개인정보보호 한근희 60분
참여 대상
의료기관 종사자 및 의료기기 관련 기업
컴퓨터 실습
실습없음
최대 수강 인원
제한없음
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