Bio-Health Big Data Lab

건강, 의료, 유전체를 아우르는 보건의료 분야에서 생성되는 빅데이터의 활용은 생명과학 발전에 매우 중요한 역할을 합니다. 특히, 건강보험 청구자료(insurance claims data), 전자 의료 기록(electronic medical records), 유전자 데이터(genomic data)는 보건의료 빅데이터의 핵심적인 부분입니다. 바이오-헬스 빅데이터 연구실은 임상시험부터 보건의료 빅데이터 분석을 위한 다양한 분석 방법을 연구합니다. 임상시험에 필요한 표본크기 산출, 생존 분석(survival analysis)과 같은 주 평가 변수 분석 방법을 비롯하여, 보건의료 빅데이터에서 의료 패턴, 의료 비용, 약물 부작용, 질환 진단 모형 구축 등을 위해 일반화선형모형(GLMs), 분류 분석 모형(classification analysis), 군집 분석 방법(clustering analysis) 등을 연구합니다. 유전자 데이터 같은 고차원(high-dimension) 데이터에서는 분류 모형, 군집 분석 모형으로 대표되는 통계적 학습(statistical learning) 모형과 더불어 변수 선택법에 관해 연구합니다. 이외에도 데이터의 시각화(visualization), 문헌 마이닝(literature mining), 메타 분석(meta analysis) 등 보건의료 빅데이터에 적용 가능한 다양한 방법론을 연구합니다.