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[소개]
저자가 이 책을 집필하게 된 배경은 방대한 의료데이터로부터 정보를 도출해서 활용하는 경우가 너무 적기 때문입니다. 의학자로서 프로그래밍은 연구할 수 있는 분야가 확장된다는 점에서 발전 가능성이 매우 큽니다. 하지만 ‘코딩’, ‘프로그래밍’, ‘머신러닝’ 이라는 단어가 주는 중압감 때문에 머신러닝을 쉽게 시작하기 어려운 분들을 위해 초보자, 비전공자 관점에서 집필하였습니다. 보건의료인 뿐만 아니라 대학생, 대학원생, 직장인 누구든지 이 책을 통해 데이터를 다루는 방법과 코딩, 머신러닝에 대해 개괄적인 이해와 활용을 할 수 있습니다.
[목차]
Chapter 1. 머신러닝 소개
Chapter 2. 개발환경
Chapter 3. Python 배우기
Chapter 4. 행렬 배우기
Chapter 5. 데이터로 그래프 그리기
Chapter 6. 데이터 전처리
Chapter 7. K-Nearest Neigbor
Chapter 8. Linear Regression
Chapter 9. Logistic Regression
Chapter 10. Multiple Layer Perceptron
Chapter 11. Convolutional Neural Network

보건의료정보관리사 국가시험에 대비하여 출제범위를 기반으로 핵심내용을 요약하고 문제를 개발한 책자로써 보건의료정보관리학, 의학용어, 의무기록실무에 대한 핵심내용 요약본과 기본적인 문제부터 응용문제까지 충실하게 구비한 시험응시자들의 필독서이다. 2024년에는 모의평가 2회분을 새롭게 수록하였다. 1권 보건의료정보관리, 의료의 질관리, 의료법규, 건강보험 / 2권 의학용어 / 3권 보건의료통계, 질병 및 의료행위분류, 암등록 / 4권 의무기록실무 / 국가시험 예상 모의평가 총 5권으로 구성되어 있다.

보건의료정보관리사 국가시험에 대비하여 출제범위를 기반으로 핵심내용을 요약하고 문제를 개발한 책자로써 보건의료정보관리학, 의학용어, 의무기록실무에 대한 핵심내용 요약본과 기본적인 문제부터 응용문제까지 충실하게 구비한 시험응시자들의 필독서이다. 2024년에는 모의평가 2회분을 새롭게 수록하였다. 1권 보건의료정보관리, 의료의 질관리, 의료법규, 건강보험 / 2권 의학용어 / 3권 보건의료통계, 질병 및 의료행위분류, 암등록 / 4권 의무기록실무 / 국가시험 예상 모의평가 총 5권으로 구성되어 있다.

4차 산업혁명, 5G시대가 도래함에 따라 보건의료분야에서도 빅데이터를 이용한 가치기반의 의료서비스 시대로 변화하고 있다. 데이터 경제가 실현되면 인공지능(AI), 헬스케어, 바이오, 사물인터넷(IoT) 등 미래 핵심 산업 성장 기반 마련에 큰 영향을 미칠 것이다. 이처럼 새로운 변화에 보다 체계적으로 대응하기 위해서 2018년 12월 의료기사 등에 관한 법률 개정에 따라 의무기록사의 명칭이 보건의료정보관리사로 변경되었다. 국가적인 차원에서 데이터의 중요성을 강조하면서 사회적 이슈가 되고 있는 시점에서 데이터 경제 시대를 이끄는 핵심 동력인 보건의료정보관리사의 중요성이 더욱 더 강조되고 있으며 그에 따른 역할 변화가 요구되고 있다. 이러한 시대적 변화를 반영하고 개정된 법령 등으로 수정・보완하여 개정판을 출간하였다. 또한, 학생들의 이해력을 돕고 쉽게 접근할 수 있도록 현장실무 중심의 사례를 수록하였다.
<목차>
1장 보건의료체계
2장 보건의료정보시스템
3장 보건의료정보관리 개요
4장 의무기록 내용 및 서식관리
5장 전자의무기록
6장 보건의료정보 표준
7장 보건의료데이터의 질 관리
8장 보건의료정보의 이용과 보호
9장 보건의료정보관리 관련 법
10장 보건의료조직관리
11장 보건의료데이터 관리 및 거버넌스