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역량 강화가 필요한 부분으로서, extensions & clustering, 임상정보 코드화(icd-11), 데이터 quality 향상이 언급되었습니다. 

extensions & clustering에 대해서는, 데이터 처리나 분석을 보다 효율적으로 할 수 있는 방법으로 고려될 수 있습니다. 클러스터링 알고리즘을 통해 데이터를 분류하고 유사한 데이터끼리 그룹화할 수 있어, 데이터의 이해와 활용이 쉬워지며 향후 의사결정에도 도움이 될 것입니다.

임상정보 코드화(icd-11)는 의료 정보를 체계적으로 분류하고 기록하는 것을 의미합니다. 이는 의료 데이터의 표준화와 효율적인 관리를 위해 중요합니다. 적절한 코드화를 통해 의료 정보의 정확성과 통일성을 유지할 수 있고, 의료 서비스의 질을 향상시킬 수 있을 것입니다.

마지막으로, 데이터 quality 향상은 데이터의 정확성, 완전성, 일관성, 유효성 등을 향상시키는 것을 의미합니다. 데이터의 품질이 높을수록 분석 결과도 신뢰할 수 있게 되며, 의사결정에 기반을 둘 때 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있습니다. 데이터의 품질을 높이기 위한 방법에 대해 고민하고 향후 개선해 나가는 것이 중요합니다.