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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 안소연 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300008310 |
과제고유번호 | 1711163843 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-26 |
키워드 | 다차원 의료자료.딥러닝.통합분석.시간에 걸쳐 수집된 자료.간호진술문.Multidimensional biomedical data.Deep learning.Integrated analysis.Longitudinal data.Nursing narratives. |
□ 연구개요
[연구 필요성]
○ 시간에 따라 수집된 임상 자료와 유전체 자료의 특징
· 임상 자료와 유전체 자료는 많은 수의 비독립 변수로 구성
· 시간에 따라 반복측정된 자료는 측정단위 내 변동을 반영한 분석 필요
[연구 가설]
○ 분석 측면
· 딥러닝 기반의 통계방법론은 비독립 변수 분석하도록 효과적으로 개발될 수 있다
○ 연구설계 측면
· 비통제된 관찰연구에서 동질적 스마트데이터를 활용하여 임상적 효용성을 높일 수 있다
· 통제된 관찰연구에서 통합적 분석을 통해 모형 예측력
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