주제 · 케이네비
디지털표현형 개발
환자 표현형을 생활습관 기반으로 보고, 케이네비에 넣을 참고논문입니다. 담당은 여주영입니다.
| 담당자 | 과제 | 쓰임 | 참고논문 | 요약 | 자료 |
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| 여주영 | 디지털표현형 개발 케이네비 · 생활습관 기반 |
EHR 노트에서 표현형 추출 |
Automated epilepsy and seizure type phenotyping with transformer-based language models
npj Digital Medicine · Ellie Chang, Kevin Xie, Daniel J. Zhou, et al. · 2026-08-11
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BERT·DeepSeek-R1로 18,566명 77,049노트에서 뇌전증 표현형 추출. 초점/전신 MCC는 DeepSeek 0.85, BERT 0.73, 인간 0.77. 조업 과제는 전문가 수준. EHR 연구용이지 전향 진료 결정은 아니다. | 원문 · 인포그래픽 · 슬라이드 · 나레이션 |
| 여주영 | 디지털표현형 개발 케이네비 · 생활습관 기반 |
페노맵으로 약 반응 아형 |
Phenomapping-derived tool to individualize the effect of sacubitril-valsartan in heart failure with preserved ejection fraction
npj Digital Medicine · Minjae Yoon, Wonse Kim, Jin Joo Park, Woong Kook, Barry Greenberg · 2026-08-12
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분당서울대 팀, PARAGON-HF 4,161명 페노맵. 전체 RR 0.90으로 유의한 전체 이득은 없으나 PRS≤0인 70.8%에서 RR 0.82. 원 시험이 경계적 음성이었으므로 처방 단독 근거로 쓰면 안 된다. | 원문 · 인포그래픽 · 슬라이드 · 나레이션 |