데이터 사이언스, 임상 빅데이터와 만나다!

Improving Patient Care with Big Data KOREA CLINICAL DATATHON 2019

2019년 9월 20일(금) ~ 22일(일)

행사일정 및 장소참가 신청

Sketch

KOREA CLINICAL DATATHON 2018 영상스케치

KoNECT Youtube

Purpose

목적

의사와 데이터과학자가 함께 환자진료에서의 어려운 문제들을 AI 및 머신러닝 기술을 적용하여 실제 임상 빅데이터로 풀어가며 임상 빅데이터의 소중함과 가치를 체험하고 임상 빅데이터 분야의 리더십과 고품질 일자리 창출

대회 개요

KOREA CLINICAL DATATHON 2019는 임상 의사, 임상시험 연구자, 데이터과학자, 학생 등이 함께 팀을 꾸려 진료 및 임상적 문제를 빅데이터로 해결하는 대회로서, 좀처럼 대하기 어려운 실제 의료 빅테이터(MIMIC-III, 서울대학교병원 VitalDB, 아주대학교의료원 CDM) 에 AI 및 머신러닝 등의 기술을 실제로 적용하여 답을 찾아감으로써, 이를 통해 임상 빅데이터의 가치와 상호 협력의 중요성을 체험하여 미래의 의학과 산업 발전에 기여하기 위한 우리나라 최초의 임상 빅데이터 마라톤(데이터톤)입니다.

대회 기간 동안 매사추세츠 공대(MIT)와 싱가포르 국립대(NUS), Oxford, 홍콩대에서 지원한 멘토들이 참가자들을 도와줍니다.

일정 및 장소 Schedule & Place

8월 31일(토) (사전 워크숍)
@ 국가임상시험지원재단 교육장
09:00 ~ 12:30 Dataset 소개
12:30 ~ 13:30 점심 식사
13:30 ~ 17:00 Track 1. 의사 참가자
Clinical Question 발제 논의

Track 2. DataScientist, SQL 전문가
Query 실습, 통계 모델 소개
※ 사전 워크숍은 의사, 데이터 과학자 참가자만을 대상으로 진행
9월 20일(금) (1일차)
@서울대 의대 융합관 양윤선홀
17:00 ~ 18:00 참가자 등록
18:00 ~ 18:30 인사말 및 대회 소개
18:30 ~ 19:30 각 Clinical Question 설명
19:30 ~ 20:30 팀 구성 및 조율 & 저녁식사
20:30 ~ 21:30 (Optional) 팀별 토의
9월 21일(토) (2일차)
@서울대 의대 융합관 양윤선홀 및 GDR
09:00 ~ 09:30 대회 브리핑/td>
09:30 ~ 21:00 팀별 활동(Hacking)
(팀별 진행 상황에 따라 24:00 까지 가능)
12:00 점심 식사
18:00 저녁 식사
9월 22일(일) (3일차)
@서울대 의대 융합관 양윤선홀 및 GDR
09:00 ~ 12:00 팀별 활동(Hacking)
(팀별 진행 상황에 따라 00:00 부터 가능)
08:30 아침 식사
12:00 점심 식사
12:00 최종 결과물 제출
12:45 ~ 14:30 팀별 결과 발표
14:30 ~ 15:00 심사
15:00 ~ 15:30 시상 및 기념촬영
15:30 종료
날짜 및 장소 시간 내용 비고
(사전 워크숍)
8월 31일(토)
@ 국가임상시험지원재단 교육장
09:00 ~ 12:30 Dataset 소개 사전 워크숍은 의사, 데이터 과학자 참가자만을 대상으로 진행
12:30 ~ 13:30 점심 식사
13:30 ~ 17:00 Track 1. 의사 참가자
Clinical Question 발제 논의

Track 2. DataScientist, SQL 전문가
Query 실습, 통계 모델 소개
9월 20일(금)
(1일차)
@서울대 의대 융합관 양윤선홀
17:00 ~ 18:00 참가자 등록
18:00 ~ 18:30 인사말 및 대회 소개
18:30 ~ 19:30 각 Clinical Question 설명
19:30 ~ 20:30 팀 구성 및 조율 & 저녁식사
20:30 ~ 21:30 (Optional) 팀별 토의
9월 21일(토)
(2일차)
@서울대 의대 융합관 양윤선홀 및 GDR
09:00 ~ 09:30 대회 브리핑
09:30 ~ 21:00 팀별 활동(Hacking)
(팀별 진행 상황에 따라 24:00 까지 가능)
12:00 점심 식사
18:00 저녁 식사
9월 22일(일)
(3일차)
@서울대 의대 융합관 양윤선홀 및 GDR
09:00 ~ 12:00 팀별 활동(Hacking)
(팀별 진행 상황에 따라 00:00 부터 가능)
08:30 아침 식사
12:00 점심 식사
12:00 최종 결과물 제출
12:45 ~ 14:30 팀별 결과 발표
14:30 ~ 15:00 심사
15:00 ~ 15:30 시상 및 기념촬영
15:30 종료

DATATHON 대회 장소

Benefits
& Prizes

참가자 혜택 및 상금

참가자들은 다음과 같은 값진 경험을 할 수 있습니다.

총 6가지의 값진 경험 확인하기

  • 실제 임상 빅데이터 분석을 통한 의료 과제 해결 및 새로운 연구 시도
  • 여러 나라에서 온 다양한 분야의 전문가들과의 협력을 통한 지식 배양
  • 임상 빅데이터에 관심있는 다른 전문가와의 인적 네트워크 형성
  • 실제 임상 데이터에 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분석 모델 적용
  • 데이터 분석 방법 및 분석 도구 학습
  • 임상 빅데이터의 중요성과 가치 인식

전문가들의 심사를 거쳐 우수한 성과를 거둔 3개 팀을 선발하여 상금과 부상을 수여합니다.

상금

상금 상금 상금

부상

  • 취업 희망자를 대상으로 SK(주) C&C의 "신입 서류 심사 Pass 및 필기 전형 가점 제공(졸업예정자)" 또는 "'20년도 하계 인턴십 기회 제공" (택일)

참가자 전원에게는 참가상으로 기념메달을 드립니다!

MIMIC

Medical Information Mart for Intensive Care III

MIMIC은 2001년부터 2012년까지 Beth Israel Deaconess Medical Center의 중환자실에 머물렀던 4만 명 이상의 환자와 관련된 개인 비식별화된 건강 관련 데이터로 구성된 대규모 데이터베이스입니다.

데이터베이스에는 인구통계학적정보, 진단, 치료, 처방, 실험실 검사, 생체모니터링, 입원기록, 간호기록 및 이미징 보고서, 진료비및 사망률(입원 및 퇴원)이 포함됩니다. MIMIC은 역학, 임상 의사결정 규칙 개선 및 전자 도구 개발을 포괄하는 다양한 분석 연구를 지원합니다.

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데이터베이스에는 인구통계학적정보, 진단, 치료, 처방, 실험실 검사, 생체모니터링, 입원기록, 간호기록 및 이미징 보고서, 진료비및 사망률(입원 및 퇴원)이 포함됩니다. MIMIC은 역학, 임상 의사결정 규칙 개선 및 전자 도구 개발을 포괄하는 다양한 분석 연구를 지원합니다.

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멘토 소개대회 기간동안 참가자들을 지원할 해외 멘토를 소개합니다.

  • Leo Anthony Celi,
    MD MS MPH

    Clinical research director at MIT

  • Ngiam Kee Yuan

    CTO of NUHS

  • Mengling Feng, Ph. D

    Assistant Professor at NUS

  • Kenneth Paik, MD

    Research Scientist at MIT

  • Dominic Marshall, MD

    Clinical Research Fellow
    University of Oxford

  • Joel Park, MD MS FACEP

    Assistant Professor at NewYork-Presbyterian Hospital

  • Ryan D. Kindle, MD

    Clinical Research Affiliate at MIT

  • Jeon Young Suk

    Research Assistant at NUS

  • Dang Trung Kien

    PhD Student at NUS

  • Gloria Hyunjung Kwak

    Ph.D. student at HKUST

  • Tristan Braud

    Senior researcher
    at HKUST-DT SyMLab

  • Marie Laure-Charpignon

    PhD Student at MIT

  • “대회를 통해 구축한 모델에 대해 논문화 작업을 진행 중이며, 저희 모델이 환자의 생존율을 분석하는데 도움이 될 것이라고 기대하고 있습니다.”
  • “팀별로 배정된 멘토 분들의 지속적인 피드백을 통해 많이 배울 수 있는 기회였습니다.”
  • “Medical Big Data Start-Up 창업에 정말 좋은 기회가 되었습니다.”
  • “참여했던 대회 중 진행과 구성 수준이 가장 높았던 Datathon이었습니다.”
  • Korea Clinical Datathon 2018 참가자 소감 中