의학 연구를 위한 R

제목 의학 연구를 위한 R

부제 의료 데이터 관리와 Shiny, Quarto를 활용한 시각화 리포트 제작

저자 김진환

출판사 비제이퍼블릭

출간/배본가능일 2024년 06월 27일

정가 30,000원

페이지 400쪽

판형 173*230

ISBN 979-11-6592-284-9 (93000)

 

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책 소개

더 나은 데이터 매니지먼트

더 보기 좋은 연구 결과

 

의료 데이터는 특수한 도메인의 데이터이기 때문에 환자의 개인정보를 보호해야 한다는 민감성과 가설 수립부터 임상 적용까지의 과정 사이에 제약이 발생할 수 있다는 특이성을 수반합니다. 따라서 이에 대한 이해가 충분한 연구자만이 의료 데이터를 다룰 수 있습니다. 하지만 실제 의학 관련 연구를 진행하는 병원 구성원이나 메디컬 및 바이오 헬스케어 기업 관련자들, 그리고 공공 의료 기관의 연구원들에게는 프로그래밍 자체가 어색할 수 있습니다. 따라서 의학 연구자에게 도움이 될 수 있도록 의료 데이터를 다룰 때 꼭 필요한 R 프로그래밍만을 깔끔하게 담았습니다.

 

이 책에서는 R을 사용한 의학 연구의 예시로 의학 연구와 R 사이의 관계를 정립하고, 곧바로 개인 PC 환경에서 어떻게 작업 환경을 구축하는지 알아봅니다. 그리고 연구 데이터를 다룰 때 필수적인 기본 통계와 데이터 기반 시각화를 R을 통해 학습한 후 분석과 통계에 유용한 R 패키지에 대해서도 하나씩 살펴봅니다. 또한, 특정 연구에 최적화된 패키지를 제작하는 방식과 이를 다른 필요한 연구자가 활용할 수 있도록 배포하는 과정을 거쳐봅니다. 마지막으로, 데이터 관리 및 프로그래밍에 직접 참여하지 않은 다른 연구자나 고객 또는 환자에게 보기 좋은 리포트를 공유할 수 있도록 돕는 Shiny와 Quarto에 대해 상세하게 학습해봅니다.

 

목차

1장 의학 연구에 대한 이해

_1.1 의학 연구란?

_1.2 의학 연구와 R

_1.3 R을 사용한 의학 연구의 예시

 

2장 작업 환경 설정

_2.1 포싯 클라우드 사용법

_2.2 R 데이터 매니지먼트

_2.3 연습 문제

 

3장 기본 통계 및 시각화

_3.1 R을 사용한 기본 통계

_3.2 R을 사용한 시각화

_3.3 연습 문제

 

4장 의료 데이터 분석 사례

_4.1 회귀 분석

_4.2 다중 선형 회귀

_4.3 로지스틱 회귀 분석

_4.4 tableone

_4.5 jsmodule

_4.6 data.table 활용 사례

_4.7 연습 문제

 

5장 R 패키지 제작 및 공유

_5.1 개요

_5.2 패키지 제작 시나리오

_5.3 R 패키지 제작

_5.4 R 패키지 배포

_5.5 R 패키지의 설치

_5.6 연습 문제

 

6장 Shiny

_6.1 개요

_6.2 작업 환경 설정

_6.3 첫 번째 Shiny 애플리케이션

_6.4 코드 구성

_6.5 코드 해석

_6.6 Shiny 애플리케이션 구축

_6.7 Shiny 애플리케이션 배포

_6.8 연습 문제

 

7장 Quarto

_7.1 개요

_7.2 작업 환경 설정

_7.3 마크다운

_7.4 문서

_7.5 게시

_7.6 아티클

_7.7 슬라이드

_7.8 연습 문제

 

8장 부록

_8.1 표본 코호트 DB

_8.2 다양한 형태의 데이터 처리

_8.3 시맨틱 버전

_8.4 포뮬러

_8.5 깃허브

_8.6 R에서의 에러 검진 방법

_8.7 DT의 주요 옵션

_8.8 reactable의 주요 옵션

_8.9 고급 Shiny 개발

_8.10 주요 레이텍 문법

_8.11 고급 시각화

_8.12 pkgdown

_8.13 R 추가 학습

 

저자 소개

김진환

 

생명과학과 컴퓨터과학에서의 데이터를 넘어 생명을 살리는 것에 R로 기여하는 개발자. 개발뿐 아니라 지식과 경험의 공유, 그리고 고양이를 좋아합니다.

-      깃허브 github.com/jhk0530

-      링크드인 linkedin.com/in/jinhwan-kim

-      미디엄 jhk0530.medium.com

-      이메일 hwanistic@gmail.com

 

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