국제보건·빅데이터전공(Global Healthcare & Big Data)
전공 소개
보건의료 ODA, 의료해외진출, 의료관광 및 보건의료 빅데이터의 분석과 활동 등을 통해 보건의료의 국제협력, 국제보건의료비즈니스, 보건의료 빅데이터 분석 등을 통해 보건의료 분야의 다양한 문제들을 해결하기 위한 기초적인 지식과 실무적 기법들을 학습하게 된다.
교육 목표
감염병의 국제적 유행, 만성퇴행성 질환의 증가 등의 국제협력사업을 기획, 수행, 평가할 수 있는 역량을 함양하며, 보건의료 빅데이터를 분석하고, 보건의료 문제 해결을 위한 기획 및 평가 역량을 함양한다..
졸업 후 진로 및 혜택
- 진로
- 보건의료 ODA 전문가
- 의료해외진출 전문가
- 보건의료 기획전문가
- 국제보건사업 관리자
- 보건의료 빅데이터 전문가, 데이터사이언티스트
- 컨설팅 회사, 데이터 분석 전문기업, 제약회사 마케팅팀, 생명보험 회사, 대학병원 등
- 박사과정 진학
- 건강보험공단, 건강보험심사평가원 등 공공기관
- 혜택
- 보건의료빅데이터 전문가 자격시험 응시자격 부여
교과편성표
| 구분 | 과목1 | 과목2 | 년도학기 |
|---|---|---|---|
| 1차 학기 | 보건학 | 보건의료빅데이터의이해와 활용 | 2021-2 |
| 2차 학기 | 국제보건의이해와 전략 | 역학 | 2022-1 |
| 3차 학기 | 국제보건기획및 평가 | 데이터베이스를이용한 Data-mining | 2020-1 |
| 4차 학기 | 글로벌보건의료산업 | 질병연구설계와수행 | 2020-2 |
| 5차 학기 | 자료의시각화& GIS | 체계적문헌고찰과 메타분석 | 2021-1 |
교과목 해설
- 보건학(Public Health)
지역사회의 질병을 예방하고, 건강을 증진하며, 건강수명을 연장할 수 있는 기본 지식과 이론을 학습한다. 질병과 건강에 영향을 미치는 요인들의 생태학적 모형을 이해하도록 하여 건강한 지역사회를 만들기 위한 소양을 배양한다. - 보건의료 빅데이터의 이해와 활용(Understanding & Application of Healthcare Big Data)
보건의료 빅데이터에 대한 기본 지식과 빅데이터의 원천에 대해 학습한다. 대량의 정형 또는 비정형의 데이터 및 이들 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석할 수 있는 기초를 습득한다. - 국제보건의 이해와 전략(Understanding & Strategies of Global Healthcare)
국제사회의 보건의료협력과 보건의료서비스의 무역에 대해 현황과 효과적인 국제보건협력을 이루기 위한 전략을 학습한다. 국제보건협력과 사업에 대한 기본 소양을 배양한다. - 역학(Epidemiology)
질병의 발생과 자연사에 대해 생리적 상태와 이상상태의 빈도와 분포를 기술하고 이들 빈도와 분포에 영향을 미치는 원인적 연관성에 근거를 둔 발생원인, 보건사업의 작동기전, 효율적인 예방법에 대해 탐구한다. - 국제보건 기획 및 평가 (Planning & Evaluation of Global Healthcare)
국제 보건의료사업의 기획과 평가를 위한 이론과 실제를 학습함. Project Design Matrix, 평가 기법 등에 대해 연구한다. - 데이터베이스를 이용한 Data-mining(Data-mining of Database)
대규모의 데이터를 체계적, 자동적으로 분석하여 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내기 위한 기법을 학습한다. 데이터베이스 속에서 지식을 발견하기 위한 방법을 연구한다. - 글로벌 보건의료산업(Global Healthcare Industry)
보건의료 서비스의 국제무역에 관한 서비스, 인력, 기관의 이동 등 무역에 관해 학습한다.국가간의 보건의료 서비스 및 보건의료자원, 인구 이동 등의 교역 요인과 현상에 대해 연구 분석한다. - 질병 연구설계와 수행(Study Design and Performance of Diseases)
빅데이터 분석을 통해 질병의 원인을 연구하기 위한 연구설계 방법들에 대해 학습한다. 환자-대조군 연구, 환자-교차연구, 코호트 연구 등의 방법들에 대해 연구한다. - 자료의 시각화 & GIS(Visualization of Data & GIS)
분석한 데이터를 시각적인 그래프, 도형, 그림 등으로 나타내는 기법을 학습한다. 그래프나 도형 작성법, 지리정보시스템(GIS) 등에 대하여 연구한다. - 체계적 문헌고찰과 메타분석(Systematic Review & Meta Analytics)
기존에 수행된 방대한 1차 연구들을 종합적, 체계적, 과학적으로 분석하고, 기존 연구들 사이의 일관성 등을 확인하여 bias가 최소화된 정보를 추출하는 방법을 학습한다. 1차 연구로 얻지 못한 검정력을 확보할 수 있는 메타분석에 대해 연구한다.
