네트워크와 IT기술의 발달로 실시간 가용 데이터의 수요가 촉진되었다. 특히 소득 증가와 고령화 사회 진입에 따른 의료서비스의 질적 향상으로 개인 건강관리를 위한 데이터 수요가 확대되어 의료기관과 관련기업은 다양하고 진화된 의료서비스를 제공하려는 시도를 하고 있다. 그 중에서도 건강검진 결과의 표현은 가장 기본적인 의료 서비스로서, 개인의 건강 기록을 데이터화하여 수검자에게 자신의 건강상태에 대한 이해가 되도록 표현되어야 한다. 그러나 건강검진 결과 표현을 위한 체계적인 프레임워크와 시각화 모델의 부재로 인하여 직관적인 건강데이터의 표현은 사용자에 의한 이해가 어려운 실정이다. 본 연구는 수검자에게 일관된 수치적 데이터 형식으로 제공되었던 기존방식을 지양하면서 사용자 개인의 건강검진 결과에 맞춘 다양한 데이터 표현방식을 정립하여 개발된 맞춤형 데이터 시각화의 모델과 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 미래의 초고속 통신망의 환경에서 멀티미디어 기술을 이용하는 차세대 의료 진단 시스템을 구축하는 것이 목적이다. 이 시스템에서 원격지의 의사는 환자에 관한 정보의 MRK, CT, CR, Angio 같은 2차원 환부 의료 영상으로 부터 재 구성된 3차 원 의료 영상을 통신망을 통해 공유하며 공동 진단을 하게 된다. 이 진단화의 시스템 에서는 음성, 환자의 정보, 지시점(Hand Position), 3차원 의료 영상, 제어 데이터를 주고 받으며 진다회의를 제어한다. 3차원 의료 영상은 분석적 적분 계산을 이용한 광선 추적법에 의해 재구성 된다. 의료 데이터 베이스는 환자의 기본 정보, 의료 영상 정보, 사용자, 진단 결과 등으로 구성한다.
최근 증가하는 협업 연구는 원격 의료 데이터 공유 및 외부 기관의 데이터 접근을 요구하고 있다. 본 논문에서는 융통성 있고 효율적인 의료 데이터 관리를 위해 웹서비스를 이용하여 그리드와 PACS 간의 상호운용성 프레임워크를 제안하고 구현하였다. DICOM 표준은 PACS와 이미지 데이터베이스 사이에 의료 이미지 데이터의 교환과 전송을 정의한다. 그러나 병원들 간 의료 데이터 교환은 신뢰할 수 있는 기관들 사이에서만 제공된다. 더군다나 DICOM은 의료 데이터 관리 기능을 제공하지 않고 그리드 미들웨어는 DICOM 데이터에 접근 가능한 표준 툴킷을 제공하고 있지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 PACS 간의 연동과 의료 데이터 관리를 가능하게 하는 웹 서비스기반의 그리드 서비스 중계자(Web Services-based Grid Service Mediator, WGSM)를 개발하였다. WGSM은 압축 중계자, GridFTP 중계자, RFT 중계자, MyProxy 중계자, MDS 중계자, RLS 중계자 등으로 구성된다. 제안한 웹서비스 기반의 프레임워크는 협업 환경에서 PACS 간 사용자 인증 및 안전한 데이터 접근을 제공한다. 특히, WGSM은 일반 사용자들이 그리드 미들웨어에 대한 어떠한 지식이 없어도 간단하고 효율적인 방법으로 원격 PACS를 접근할 수 있게 한다.
최근 응급의료 서비스의 질 제고에 관심이 높아지고 있는 가운데 응급의료 프로세스의 혁신에 많은 노력을 기울이고 있다. ICT기술의 급속적인 진전에 의해 응급의료 프로세스의 자동화 또는 지능화가 가속화되고 있다. 본 연구는 자원 활용 최적화, 인적오류 최소화 그리고 진료 예측가능성 제고를 고려한 실시간데이터 기반 응급실 운영 방안을 제안한다. 응급실 운영지수-응급 케어지수, 체류 단축지수, 인적오류 유발지수, 대기 인내지수-를 개발하고, 이를 기반으로 한 응급실 운영규칙을 제시한다. 가상의 축소 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 실시하여 제안한 운영규칙의 효과성을 검증하였다. 시뮬레이션 결과 응급실 체류시간에서 우수한 성능을 보였다.
South Korea has the most advanced technology in the Fourth Industrial Revolution era because of its high-speed Internet commercialization. However, the industry is shrinking due to its various regulations in building and its utilization of personal information as big data. Currently, South Korea's personal data utilization business is in its early stages. In the era of the 4th Industrial Revolution, it is difficult for startups to use data. There are various causes here. Above all, legal regulations to protect personal information are emphasized. This study confirms that transactions of personal medical records through My Data can be made. Moreover, it confirms that there is a need for a mediating role between stakeholders. This study lacks statistical access in the process of performing stakeholder roles. However, personal medical records will be traded safely in the future, and new subjects will enter the market. Furthermore, the domestic bio-industry will develop. Through this study, various problems were derived in establishing Medical MyData in Korea. Moreover, it looks forward to continuing various studies in the health care sector in the future.
본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.
최근 의료 현장에 인공지능 기술의 도입이 가속화 되고 있다. 특히, 의료영상 분석 분야의 관련된 기 시스템 및 소프트웨어의 패러다임을 변화시키고 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 적용하기 위한 학습의료영상 구성을 제안하고 이를 기반으로 X-ray 영상 중 손부위에 적용하여 오른손과 왼손을 판별하는 응용에 적용하였다. 그리고 Deep Learning Algorithm의 CNN을 개선하여 개발한 Advanced GoogLeNet를 적용하여 97%이상의 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 얻어진 인공지능에 적용하기 위한 학습데이터 셋 구성과 개선된 알고리즘은 다양한 의료영상분석에 적용하고자 한다.
본 논문에서는 의료기관내 이기종 시스템(OCS, PACS, EMR 등) 및 외부 기관(타 의료기관, 정부기관 등)과의 원활한 의료정보 공유를 위한 Framework을 제시하고자 한다. 의료기관 내/외부의 이질적인 Legacy System 간의 자료 교환을 위하여 현재 범용적으로 사용되는 HL7 Messaging standards를 기반으로 정보를 생성 공유하게 한다. 또한, HL7 Message 생성시 표현기법이 다른 데이터들을 HL7 표준에 해당하는 데이터로 자동 변환시킬 수 있는 방안을 제시하고, 이렇게 모인 의료정보를 다기종 Platform(PC, Mobile phone 등)에서 효율적인 접근을 위한 모델도 함께 제시한다.
건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.
현재 병원에서는 병원관리시스템(HIS), 의료영상시스템(PACS), 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록(EMR), 전사적 자원관리(ERP) 등 각 과별 업무별로 독립적인 시스템을 사용하고 있으며, 각 시스템에 종속적인 각각의 DB를 운용하고 있다. 이에 따라 정보의 원내 통합이 불가능하며, 데이터의 투명성과 일관성을 유지하기 어려운 상황이다. 본 연구는 기존의 타 시스템과의 유연한 연계처리를 통한 데이터 통합환경을 제공하고, 이를 통해 고객이 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공할 수 있는 의료 CRM 프레임을 설계하였다. 고객관리 프로세스 표준화에 의해 고객관리, 홍보/마케팅, 서비스관리, 통계/분석의 4가지 의료 CRM 프레임을 설계하였고 개인화된 의료정보 서비스 제공을 위한 모바일 의료 콘텐츠를 확보하여 고객 데이터를 바탕으로 고객의 특성과 건강 상황에 따라 맞춤형 모바일 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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