한국 의료 기술은 눈부신 발전과 더불어 국제적인 위상의 향상에 따라 선진 의료 기술과 어깨를 나란히 하며 현재에도 계속 성장하고 있다. 선진 의료 기술은 영어를 기반으로 이루고 있으며, 한국 의료 기술은 높은 수준에 비하여 언어가 다른 국가의 환자에게는 다소 접근성이 낮다고 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 현지인 환자와 의료진과 국내외 의료진의 협업 효율성 향상을 목적으로 병원 정보 시스템의 제공된 언어 기반을 분석하고 개선 사항과 발전 방향을 제안한다.
이 연구는 통계청의 치매 사망자수 및 사망률 자료와 공공데이터포털의 서울시 치매안심센터를 분석하여 치매 문제에 초점을 맞추어 치매 환자와 그 가족들에게 지원을 제공하는 치매안심센터의 역할을 조명합니다. 연구 목적은 서울시 각 자치구에 설치된 치매안심센터의 자원과 인프라가 치매 사망률에 미치는 영향을 분석하여, 치매 예방 및 관리 정책의 개선 방향을 제시하는 것입니다. 데이터는 한국통계정보원(KOSIS)과 사망원인통계에서 수집되었으며, 2022 년에 보고된 치매로 인한 사망자 수와 치매관리센터의 자원 정보를 포함합니다. 데이터 전처리 과정에서는 정확성 검증, 정규화, 표준화, 분류 작업이 이루어졌습니다.분석 방법으로는 통계적 접근과 예측 모델링을 통해 치매 치료 센터 자원과 치매 사망률의 관계를 다각적으로 조사했습니다. 본 연구의 결론은 치매 안심 센터의 자원이 치매 사망률에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 정보를 제공하며, 이는 치매 관리와 예방에 있어서 인력의 중요성을 강조합니다.
최근에는 의료 빅데이터 분야에서 의료기기, 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 사운드 생체신호(심장박동, 호흡, 맥박, 진맥) 데이터의 특징을 디지털 데이터로 추출하여 패턴 데이터로 변환한 후, 이를 빅데이터 분석 플랫폼 기반으로 분석하여 진료, 처방, 예방 등에 유용한 정보를 생성하는 모델 구축 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 사운드 생체신호 특징을 디지털 데이터로 추출하여 (주)리아컴즈 NeoQubit 빅데이터 플렛폼을 기반으로 패턴 데이터를 분석하고 예측할 수 있는 모델을 제시한다.
본 연구는 치과 의료 소비자가 의료기관 선택을 위해 탐색하는 정보원의 중요 요인이 무엇이며, 인구사회학적 특성에 따른 정보탐색 행태를 파악하여 향후 치과의료기관에서 의료소비자의 선택에 영향을 미칠 수 있는 정보원을 개발하는 것을 주목적으로 실시하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 치과를 방문하기 전 정보습득은 습득한다가 37.2%, 습득하지 않는다가 62.8%로 조사되었다. 2. 정보습득경로로는 지인의 소개가 77.3%, 인터넷 정보 이용이 33.6%로 조사되었다. 3. 성별에 따라 사전정보 습득 여부(p=0.000), 사전정보가 치료에 미치는 영향(p=0.000)에 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 4. 연령에 따라서는 사전정보의 정확성에서 차이를 보였다.(p=0.010) 5. 최근 방문에서는 사전정보습득에 차이를 보였다(p=0.049). 6. 인터넷 정보 이용은 성별(p=0.048), 연령(p=0.000), 교육정도(p=0.004)에서 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다.
모든 의료정보시스템에는 이해관계자와 환경이 존재한다. 의료정보시스템 개발 시에는 이 같은 환경에서 사용자의 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항인 품질을 만족시켜야할 목표가 있다. 이 목표를 달성하기 위하여 현재 다양한 방법으로 정보시스템 개발이 이루어지고 있고 다양한 애플리케이션이 등장하고 있다. 그러나 이 같은 의료정보시스템 개발의 과정에서 기본적인 요구조건을 만족하고 있는지는 별도의 관점에서 고찰하지 않으면 안 된다. 본 연구는 유-헬스케어 서비스 소프트웨어아키텍쳐 품질확보를 위한 요구사항 분석방법을 제안한다. 의료정보시스템의 요구사항 분석을 통해 소프트웨어아키텍처 품질평가 사항과 의료정보서비스 품질평가 연계지표 평가방식을 제안했다. 이 방법은 연계성 팩터의 품질 합계치를 산출하고 그 추이를 분석하므로서 유-헬스케어 소프트웨어아키텍쳐에 대한 종합평가가 가능하게 한다. 품질평가는 요구사항 분석에서 도출된 목표와 비교하여 달성도를 분석하며 만족도 수준이 미진한 분야를 발췌하여 원인분석 및 개선작업에 활용이 가능하다.
평균 수명 연장과 건강한 삶을 오래 유지하고자 하는 안락한 삶에 대한 욕구는 필연적으로 고도화된 의료 서비스 발전을 야기시켰다. 아울러 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(이하 u-헬스케어)의 실현을 가속화하고 있다. u-헬스케어 서비스가 고도화될수록 지능화된 의료센서나 기기에 의한 개인 생체 정보 및 주변 환경 정보에 관한 모니터링이 가능해지고유무선 네트워크를 통한 건강 정보의 공유가 확대될 것이다. 이와 같이 u-헬스케어는 개인 건강/의료 정보를 포함한 극히 개인적인 정보를 주로 다루고 있고 유무선 네트워크와 절대적으로 밀접한 연관을 맺고 있으며, 의료 정보 권한과 관련된 다양한 이해 당사자가 존재할 수 있다는 점에서 보안 및 프라이버시 측면에서 다양한 취약점과 위협이 존재할 수 있다. 따라서 본 고에서는 u-헬스케어의 특성에 근거한 보안 이슈 및 요구사항을 분석하고 이와 관련한 합리적인 기술적 대안들을 검토해 본다.
본 논문에서는 최근 새롭게 제안된 건강/의료 복지 서비스인 u-라이프케어에서 생체정보의 계측의 중요성과 최신 연구 동향을 주요 만성 성인질환인 당뇨병을 대상으로 분석하였다. 당뇨병의 정확한 진단과 효율적 관리에 있어서 중요한 생체 정보인 혈당 및 당화혈색소 비율의 의미를 분석하고 이를 계측하기 위한 생체계측 시스템의 구성과 특징을 살펴보았다. 특히, u-라이프케어를 위한 생체계측용 센서의 요구 특성과 이를 만족시키기 위한 최신 연구동향을 분석함으로써 향후 도래할 신개념의 의료/복지 서비스 시스템에서 생체정보와 이를 위한 생체계측시스템에 대한 이해를 개관하였다.
사물인터넷은 다양한 기술을 융 복합적으로 사용하여 사용자에게 편리하고 다양한 서비스를 제공한다. 그중 의료서비스 분야와의 융 복합이 주목을 받고 있다. 하지만 이런 사물인터넷의 등장 및 성장과 함께 의료서비스가 진화할수록 개인의료정보의 유출로 인한 보안문제는 더 심각해질 것이다. 특히 유헬스 의료기기 등은 개인의 건강정보를 주로 다루기 때문에 의료 정보 만큼의 높은 수준의 개인정보보호 및 보안이 요구된다. 따라서 헬스케어 산업에 사물인터넷의 도입은 의료정보보안이 전제 조건이 되어야 할 것이다. 본 연구에서는 사물인터넷의 보안동향과 의료분야의 개인정보 유출사례, 개인의료정보의 생명주기에 따른 의료정보보호 방안과 표준기술을 분석한다.
의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.
의학기술의 발전과 소득수준의 증가로 "건강하게 오래살기"에 관심이 높아지면서 적극적으로 건강을 증진하고 유지하는 웰니스가 확대되고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 수요가 증가하고 방대한 의료 빅 데이터를 이용한 질병 예방의 움직임도 나타나고 있다. 이 논문에서는, 의료 시장에서 주요 관심분야로 부각되고 있는 웰니스를 지원하기위해 빅 데이터 기반의 의료 질 향상을 통한 환자중심의 의료서비스를 목적으로 한다. 환자를 약물에 의존적으로 치료만 하는 것이 아니라 식생활 개선을 기반으로 질병예방과 치료를 위해 빅데이터를 분석한다. 개인 트윗터를 분석해서 일상생활정보를 획득하고 웰니스 사전을 기반으로 질병예방과 치료를 목적으로 한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 실험결과 저장시간의 경우 63%, 데이터 통합의 경우 18%, 전체 테스트 시간을 기준으로 26%로 하나의 노드로 처리하는 경우보다 세 개의 노드로 처리하는 것이 효율적임을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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