예측 정보학

예측 정보학(PI)은 의료, 제약, 생명 과학 및 비즈니스 산업에 적용되는 예측 모델링과 정보학을 결합한 것이다.

예측 정보학을 통해 연구자, 분석가, 의사 및 의사결정자는 상이한 유형의 데이터를 취합 및 분석하고, 해당 데이터 내의 패턴과 동향을 인식하고, 미래 결과를 선제적으로 변경하기 위한 노력으로 보다 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있다.

현재 PI 사용량

지난 10년 동안 전자 건강 기록의 사용 증가로 현재 계산 가능한 방대한 양의 임상 데이터가 생성되었다.예측 정보학은 이 데이터를 예측 분석이 수행될 수 있는 중앙집중화된 표준화된 데이터 저장소에 있는 다른 데이터 집합(예: 유전자형, 표현형)과 통합한다.

바이오의약품 산업은 의약품 납 식별 및 최적화 분야에서 더 나은 의사결정을 더 빠르게 하기 위해 예측 정보학(화학정보학의 상위 집합)을 사용하여 데이터를 지식으로 변환하기 위해 정보 자원을 통합한다.

시스템 생물학에 관련된 과학자들은 다양한 실험 원천으로부터 생물 시스템의 상호작용에 관한 복잡한 데이터를 통합하기 위해 예측 정보학을 채택한다.

예측 정보 및 분석은 금융 서비스, 보험, 통신, 소매 및 여행 산업에서도 사용된다.

크리스토프 지로-캐리어, 버데트 팍스턴, 로베르토 A.로차. (2009년) "소아 수술 성과:예측 정보학 사례 연구".인텔. 데이터 항문, 13(5), 741–754.
Krohn R. (2008) "예측 정보학.왜 PI가 의료 분야에서 다음 기회인가"라고 J Healthc Inf Managine, 22(1:8–9).

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