의료영상분할은 다양한 의료영상처리를 수행하기에 앞서 먼저 수행되어야 하는 영상처리 기술이다. 그래서 빠르고 정확한 의료영상분할이 요구되고 있으며 다양한 의료영상분할 방법이 연구되고 있다. 의료영상에는 특성이 유사한 다양한 장기가 존재하기 때문에 분할영역의 정확한 판단이 필요하다. 그러나 의료영상은 장기의 일부가 작게 촬영되는 경우가 발생된다. 이 경우에는 분할영역을 판단하기 위한 정보가 부족하게 되며 그 결과 분할과정에서 분할영역이 제거된다. 본 논문에서는 볼륨 데이터와 선형 방정식을 이용하여 작은 영역에서의 분할결과를 개선하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 흉부 CT 영상의 폐 분할을 수행하였다. 실험 결과, 의료영상의 분할 정확도는 0.978에서 0.981로 표준편차는 0.281에서 0.187로 개선되는 것을 확인하였다.
목적 : 본 연구에서는 빅데이터를 통해 정신과 질환을 가진 노인의 생활 습관 행태와 의료비 지출 크기 간의 연관성을 분석하여 생활 습관의 긍정적 영향 및 중요성을 제시하고 이에 관련한 중재의 근거를 제언하고자 하였다. 연구방법 : 건강보험공단에서 제공하는 노인 코호트 데이터베이스(Database; DB)의 2014, 2015년 자료를 활용하여 이차데이터 분석을 시행하였다. 연구 목적에 따라 전체 변수 중 생활 습관 행태와 연간 의료비 지출 크기를 추출하였다. 각각의 생활 습관 행태와 연간 의료비 지출 크기 사이의 연관성은 일반선형모형(Generalized linear model)을 사용하여 분석하였다. 결과 : 선정기준에 따라 추출된 총 32,853명의 데이터가 분석에 사용되었다. 12,617명(38.40%)의 남성과 20,236명(61.60%)의 여성으로 구성되어 있었다. 생활 습관과 의료비의 연관성을 분석한 결과, 비흡연자의 경우 흡연자보다 의료비 지출이 유의하게 낮았으며(estimate = -218,255원, p = .037), 일주일 중 30분 이상 걷는 일수가 증가할수록 의료비 지출이 유의하게 감소하였다(estimate = -58,843원, p < .0001). 반면, 일주일 중 술을 마시는 일수가 감소할수록 의료비 지출이 증가하는 양상이 나타나는 결과가 도출되었다(estimate = 692,289원, p < .0001). 결론 : 본 연구는 정신과 질환을 가지고 있는 노인에게 있어 생활 습관의 행태에 따른 의료비의 변화를 분석하였다. 흡연과 운동은 의료비 지출과 음의 연관성을 나타냈으며 걷기 운동을 많이 할수록, 흡연을 하지 않을수록 의료비 지출이 감소함을 알 수 있었다. 이러한 결과는 정신과 질환을 가지고 있는 노인에게 있어 건강한 생활 습관의 중요성을 시사한다. 본 연구가 정신과 질환을 가진 노인의 신체적, 정신적 건강 증진을 위한 생활 습관 관리 프로그램의 임상적 근거로써 활용될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 의료 SCM 경쟁역량 강화를 위해 빅데이터 분석을 통한 물류공동화 시스템 도입의 필요성을 역설하면서 고객 니즈를 반영한 현 상황 시나리오 비즈니즈 모델을 개발하는 것이다. 물류공동화 사용의도에 필요한 의료 SCM 경쟁역량으로써는 협업시스템, 가격리더십, 인도속도, 프로세스유연성으로 구분하여 살펴보았다. 의료기관 간의 업무 효율화를 실현하기 위해 가장 중요한 고려 사항을 분석한 워드클라우드(wordcloud) 결과는 돌발상황, 정보공유, 배송, 실시간, 배송, 편리성 등의 단어가 많이 언급되었다. 주말에 긴급 돌발상황에 즉각적 대응을 할 수 있는 시스템 구축의 필요성을 피력한 것으로 해석할 수 있다. 또한 소통과 편리성의 추구와 더불어 재고관리의 효율성을 기할 수 있는 실시간 정보공유의 중요성을 엿볼 수 있다. 따라서 빅데이터 분석을 통한 실시간으로 물류파이프라인의 가시성을 높일 수 있는 비즈니스모델의 지향을 현장에서 필요로 한다는 판단이다. 의료 SCM 경쟁역량에 대한 공급사슬네트워크의 적응성의 효과를 분석함으로써 경쟁역량의 획득이 물류공동화 실행을 통해서 이루어질 수 있음을 밝히게 되었다. 물류공동화와 같은 파트너십이 강화될수록 결국 SCM 경쟁역량으로 이어지게 될 것이다. 의료기관의 공동물류화 시스템이 기업 상호간의 파트너십의 활성화를 유도할 수 있는 방향으로 기업 간 전략적인 접근을 모색하여 SCM 경쟁역량을 높일 수 있도록 하여야 할 것이다. 특히 물류공동화 시스템 구축에 따른 빅데이터 분석을 통하여 HSCM의 활용도 모색을 강구해 나가야 할 것이다.
인터넷의 생활화와 컴퓨터의 대중화로 인해 의료 분야에서도 웹 환경에서의 지식기반 시스템의 필요성이 증대되고 있으며, 의료정보 자원과 지식기반의 응용시스템이 점차 늘어나고 있다. 또한, 지식기반 시스템에서 의료정보를 의미적 처리하기 위한 의료분야의 온톨로지 개발도 많이 시도되고 있다. 한방 온톨로지는 질병, 증상 등 정보를 체계적이고 논리적으로 표현함으로써 의료정보의 효과적 제공 및 의료지원이 가능한 지식 자원이다. 한방 온톨로지 기반의 지능화된 의료 서비스는 한방분야의 질병 및 증상 정보에 정확성을 부여하고, 체계적이고 질적으로 향상된 데이터를 제공할 수 있다. 또한, 환자의 증상에 따른 연관 증상을 제공하여 지능적인 문진이 이루어질 수 있도록 문진시스템에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 한방 의료 분야의 질 높은 의료지원 서비스 제공을 위한 한방 온톨로지 설계 및 구현 방법을 제시하고, 구축한 한방 온톨로지를 소개한다.
최근 의학기술의 발전과 더불어 서양의학 뿐만 아니라 한의학 분야에서도 임상 데이터에 대한 통합 및 표준화에 관한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 유사한 임상시험 뿐만 아니라 전혀 다른 임상시험의 데이터도 하나의 표준에 맞춰 통합 구축된다면 통합된 의료데이터는 암묵적 한의의료지식 도출연구에 활용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 한의임상 정보를 효율적으로 저장하기 위하여 국제표준으로 널리 사용되는 CDISC 표준안을 기반으로 한의임상 데이터베이스를 구축하였고, 임상현장에서 편리한 데이터 입력을 위해 E-CRF를 구축하였다. 아울러, 실제 4개의 임상연구에 대한 데이터 저장과정을 거쳐 한의임상 데이터 통합에 대한 예를 보였다. 우리의 연구 결과는 통합된 데이터로부터 암묵적 의료지식도출을 위한 기반을 마련하였고, 데이터 통합을 통한 효율적 관리뿐만 아니라 반복적이거나 불필요한 임상시험 방지, 정제 된 데이터의 재배포를 통하여 연구의 편리성과 협업을 촉진할 수 있다.
데이터마이닝은 방대한 데이터를 기반으로 정보를 추출하는 방법으로 많은 분야에 적용하고 있으며 특히 보건의료 데이터를 다루는 기법으로 많이 활용 되고 있다. 하지만 데이터가 다양하고 방대해짐에 따라 데이터들을 완벽하게 다룰 수 있는 알고리즘이 개발되지 못한 현황이다. 따라서 본 논문에서는 군집화 알고리즘 중의 하나인 DBSCAN 알고리즘과 EM 알고리즘의 성능을 동일한 데이터에 대하여 분석을 시도하였다. 이를 위하여 DBSACN과 EM 알고리즘에 따른 변화를 Health expenditure 실험데이터의 결과를 기반으로 분석 하였고 더욱 정확한 실험과 더욱 정확한 결과를 알아내기 위하여 Kernel Filtering을 통하여 정확한 데이터분석을 시도하였다. 본 연구에서는 알고리즘의 기술적 성능을 비교한 것을 물론이고 성능을 높이기 위한 시도를 하였다. 이를 통하여 확장한 알고리즘에 따른 성능의 변화와 실험데이터의 적용결과를 기반으로 비교하고 이를 분석하게 되었다. 특히 의료기관을 이용하는 다양한 군집으로부터 데이터 레코드를 수집하여 의료 서비스에 대한 효과적인 비용 지출을 권장할 수 있도록 실험하였다.
유비쿼터스 기술의 발전과 함께 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 특히 의료 분야는 중요한 응용 분야 중의 하나로 바디 센서 네트워크의 표준화 동향과 함께 관심이 집중되고 있다. 의료 센서 네트워크는 기존의 일반적인 환경의 센서 네트워크와는 다른 의료 환경만의 특징들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 특징들을 반영하여 계층적인 의료 센서 네트워크 구조를 제안하였고, 계층적인 구조를 바탕으로 하여 센싱 데이터 전송 방식을 소개하였다. 즉, 효율적인 센싱 데이터 전송을 위해서는 환자들의 요구 사항과 건강 상태를 고려하여 각 센서 노드들에게 우선 순위(Priority)와 경계값(Threshold Value)을 주었다. 이를 통해 클러스터 헤드에서 응급 데이터를 우선적으로 빠르게 베이스스테이션으로 전송하도록 하였다. 또한 이와 같은 구조와 전송 방식을 바탕으로 센서 네트워크를 위해 Eschenauer와 Gligor가 제안한 키 메커니즘을 기반으로 하여 새로운 키 관리 기법을 제안하였다. 이는 각 클러스터 헤드들이 높은 우선 순위를 갖는 응급 노드들에 대해서 이웃 클러스터로 응급 노드와의 키를 미리 전송해주는 Key Provisioning 방법을 사용하여 응급 노드들에 대해서 키 설립을 준비하도록 하여 키 설립이 보다 빠르게 이루어지도록 하였다. 이를 통해 키 설립 지연으로 인한 데이터 전송의 기다림 없이 바로 응급 노드들의 데이터를 클러스터 헤드로 전송할 수 있도록 한다. 이와 같은 계층적인 구조에서의 데이터 전송 방식과 이를 바탕으로 제안한 키 관리 기법은 수식 및 QualNet 시뮬레이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 네트워크 트래픽 오버헤드와 에너지 소모량을 분석하였으며, TmoteSKY 센서보드를 사용해 구현함으로써 그 효율성을 증명하고 실제 응용환경에서의 실현가능성을 입증하였다.
의료서비스 분야에서 의료와 컴퓨터 기술을 결합하여 온라인상에서 언제, 어디서나, 휴대 가능한 헬스케어(Healthcare) 장비와 유 무선 인터넷을 통해 실시간으로 환자의 생체정보 데이터를 수집하고, 이를 이용하여 진단 및 응급상황 인지가 가능한 U-헬스케어(Ubiquitous Healthcare) 시스템이 생겨났다. U-헬스케어 시스템은 기존의 의료 환경에서와는 달리, 사용자(환자, 보호자, 의료인등)들은 다양한 의료서비스를 요구하게 되고, 당연히 헬스케어 장비들은 통합된 의료서비스를 제공할 수 있도록 연동되어져야 한다. 본 논문에서 홈 네트워크(Home Network) 환경에서 사용자들의 다양한 요구를 처리하기 위해 분산 객체를 이용한 U-홈 헬스케어 미들웨어를 설계하였고, 다양한 헬스케어 장비들로부터 발생되는 생체 데이터를 통합하기 위한 데이터 변환 객체를 구현하였다.
현재 우리사회는 네트워크를 통하여 실시간으로 교류되는 다양한 정보 환경에 노출되어 있다. 특히 정부의 의료정책은 대국민의료서비스 질을 향상시키기 위해 원격진료의 시행을 서두르고 있다. 이러한 원격진료의 시행은 향후 지역에 상관없이 맞춤형 환자 진료를 위한 빅 데이터 기반의 진료 정보 구축도 함께 요구하고 있다. 본 논문은 빅 데이터 기반의 권역별 의료클러스터 구축과 이에 대한 서비스 가용성을 해치는 공격이 발생할 경우 해당 공격을 탐지하고 적절한 대응이 가능한 방어 및 보안 협력모델을 제안하고 있다. 이를 위하여 동일 병원정보시스템으로 전국에 고루 분포된 지방의료원을 권역별 가상 의료클러스터 본부로 하는 네트워크 구성을 제안하였다. 아울러 의료클러스터에 발생할 수 있는 IP Spoofing 공격과 이에 따른 DDoS 공격에 실시간으로 대응 가능한 상호협력 보안 모델을 설계하여 단일 체계, 단일 보안정책이 가지는 한계성도 극복할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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