Betegút-adatok, terápiás hatékonyság elemzése

Témavezető: Benczúr András
SZTAKI
email: benczur@ilab.sztaki.hu

Témavezetők

Projekt leírás

A magyar egészségügyi finanszírozási rendszer az EESZT-vel egy olyan, nemzetközi viszonylatban is egyedülálló adatbázist, adatvagyont hozott létre a NEAK keretében, ahol a teljes közfinanszírozott hazai egészségügyi ellátórendszer finanszírozási adatai vannak tárolva, nemzetközi kódrendszert használva. Utóbbi lehetővé teszi külső, nemzetközi kutatási eredmények és konzorciumok által létrehozott adatbázisok használatát is.

A Semmelweis Egyetem Egészségügyi Menedzserképző Központtal most induló együttműködés keretében hozzáférést kapunk a NEAK adatok feletti kutatószobához, ahol többféle országos egészségügyi kérdést, nagyon nagy számú pácienst érintő elemzést végezhetünk és orvos kutatókkal együttműködve publikálhatunk.

Előfeltételek

adatelemzés Python nyelven

Hivatkozások

Juhász, V., Szabó, L., Pavlik, A., Tállay, A., Balla, D., Kiss, O., ... & Vágó, H. (2023). Short and mid‐term characteristics of COVID‐19 disease course in athletes: A high‐volume, single‐center study. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 33(3), 341-352.

Németh, Ákos, et al. "Identifying patients with familial chylomicronemia syndrome using FCS score-based data mining methods." Journal of Clinical Medicine 11.15 (2022): 4311.

Kovács, B., Németh, Á., Daróczy, B., Karányi, Z., Maroda, L., Diószegi, Á., ... & Páll, D. (2023). Assessment of Hypertensive Patients’ Complex Metabolic Status Using Data Mining Methods. Journal of Cardiovascular Development and Disease, 10(8), 345.