핵심 개념
점진적 데이터 과학 접근법을 사용하여 의료 데이터 시각화 프로젝트를 수행할 때 발생하는 실용적 과제와 기회를 탐구한다.
초록
이 논문은 의료 데이터 시각화 프로젝트에서 점진적 데이터 과학 접근법을 사용할 때 겪게 되는 실용적 과제와 기회를 탐구한다.
세 가지 프로젝트를 통해 다음과 같은 과제를 확인했다:
데이터 선택 단계: 데이터 수집 방식의 일관성 부족, 다양한 병원 간 데이터 수집 수준 차이
데이터 전처리 단계: 데이터 형식의 변화에 따른 설계 변경 필요
데이터 마이닝 단계: 중간 결과 공유에 따른 이해관계자와의 소통 어려움
해석 및 평가 단계: 계산 공식 수정에 따른 결과 변경
이러한 과제에도 불구하고, 점진적 데이터 과학 접근법은 의료 데이터 시각화 프로젝트의 진행 속도를 높이는 데 도움이 되었다.
향후 연구에서는 데이터 수집, 전처리, 해석 및 평가 단계를 효율화할 수 있는 표준화된 방법과 도구 개발이 필요할 것으로 보인다.
통계
수술 결과 지표 중 3가지 응답 옵션(예, 아니오, 누락)의 분포를 보여주는 막대그래프
수술 결과 지표 중 5가지 응답 옵션(예, 아니오, 누락, 기록되지 않음, 해당 없음)의 분포를 보여주는 막대그래프
병원 병상 이동 상태를 보여주는 계기판 차트(부분 데이터 표시)
병원 병상 이동 상태를 보여주는 계기판 차트(최종 데이터 표시)
지속적 혈당 모니터링 데이터 시각화(부분 데이터 표시)
지속적 혈당 모니터링 데이터 시각화(최종 데이터 표시)