• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.275-276
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• 2018

본 논문에서는 원광대학교병원 의료정보시스템의 임상데이터를 OHDSI 가 제안하는 공통데이터 모델로 변환하여 표준화 시스템 구축에 대해서 기술한다. 또한, 검색속도 향상을 위해 인덱싱 기법을 적용한 성능평가 결과를 보인다. 구축된 표준화 시스템은 다양한 임상연구에 활용될 것을 기대하고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.9-21
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• 2021

본 연구는 IP5국가(KR, EP, JP, US, CN)의 바이오헬스 분야 특허데이터를 기반으로 기술의 융합과 트렌드를 파악하여 해당 산업 분야의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 기술융합 현황 파악을 위해 특허 동시분류분석 기반의 네트워크분석과 TF-IDF 기반의 텍스트마이닝을 주요 방법론으로 활용하였고, 분석 결과 바이오헬스 산업의 기술융합 클러스터는 크게 (A)치료용 의료기기, (B)의료데이터프로세싱, (C)생체계측용 의료기기의 세 가지 형태로 도출되었다. 또한 기술융합 결과를 토대로 한 트렌드 분석의 결과에서 우리나라는 (B)의료데이터프로세싱 분야에서 시장선도국으로 도출됨에 따라 향후 상업적 가치가 높은 특허로 시장 우위를 선점할 수 있는 가능성이 높다고 분석되었다. 특히 해당 분야는 2019년 1월 국회에서 통과된 '데이터3법'이라는 정책적 변환과 더불어, 국내 바이오헬스 기업들의 의료데이터 활용 가능성이 확대됨에 따라 해당 기술에 대한 기술융합 활성화 정책 수립과 R&D 지원 전략이 필요할 것으로 전망된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.309-316
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• 2020

우리는 응급실을 방문한 65세 이상 노인환자의 의료 데이터를 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망에 학습하여 사망률을 예측하였다. 의료 데이터는 노인환자의 성별, 연령, 체온, 심박 수 등의 기초적인 정보뿐 아니라 과거 병력, 다양한 혈액 검사 및 배양 검사 결과 등 다양하고 복잡한 정보를 포함하여 총 99가지의 자질로 구성된다. 이 중 사망률 예측에 크게 기여하는 자질을 선택하기 위해 랜덤 포레스트를 이용하여 자질의 중요도를 계산하였고, 그 결과 중요도가 높은 상위 80개의 자질을 선택하였다. 선택된 자질을 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망의 학습에 사용하여 두 신경망의 성능을 비교하였다. 합성곱 신경망 학습을 위해 의료 데이터를 고정된 크기의 이미지로 변환하였으며 합성곱 신경망이 피드 포워드 신경망을 이용한 것보다 성능이 좋았다. 합성곱 신경망의 사망률 예측 성능으로 테스트 데이터에 대해 F1 점수는 56.9, AUC는 92.1을 각각 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.45-56
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• 2011

WBAN은 사람이 착용하는 옷이나 인체 내부 혹은 외부에 있는 여러 장치들을 상호 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN은 기술 적용 분야에 따라 의료용과 비의료용으로 구분할 수 있으며, 주기적인 특성을 가진 의료용 데이터의 경우 GTS 방식을 사용해서 데이터를 전송하여 QoS를 보장한다. 본 논문에서는 WBAN 슈퍼프레임 구조에서 GTS 방식으로 데이터를 전송시 부족한 GTS 타임 슬롯을 해결하는 알고리즘을 제안한다. 코디네이터는 디바이스의 데이터 전송률에 따라 GTS 타임 슬롯을 가변적으로 할당하며, GTS의 개수가 부족하면 GTS 타임 슬롯을 공유하여 사용하도록 할당한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 지연한도와 처리량을 비교하였다. 즉, WBAN 환경에 적합한 WFQ(Weighted Fair Queuing) 스케줄링을 적용하여 상이한 데이터 전송률을 지원하면서 GTS를 할당하는 방법을 제안하였고, 라운드로빈(Round Robin) 스케줄링 방법과 비교하여 처리량은 증가하면서 최대 지연이 감소함을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.27-40
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• 2022

최근 많은 발전을 이룬 의료 인공지능은 의사가 진단과 결정을 내리는 데 도움을 주는 등 중요한 역할을 수행하고 있다. 특히, 흉부 엑스레이 분야는 접근성 및 흉부질환 탐지에 유용함과 최근 COVID-19 상황이 도래함에 따라 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 데이터의 수가 많음에도 레이블이 있는 데이터의 수가 부족하므로 효과적인 인공지능 모델을 만드는데 한계가 있다. 이러한 문제를 완화하는 방안으로 연합학습을 흉부 엑스레이 데이터에 적용한 연구가 등장했지만, 여전히 다음과 같은 문제를 내포하고 있다. 1) Non-IID 환경에서 발생할 수 있는 문제를 고려하지 않았다. 2) 연합학습 환경에서도 여전히 클라이언트의 레이블이 있는 데이터가 부족하다. 우리는 자기지도학습 모델을 연합학습의 Global 모델로 사용함으로써 위와 같은 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 흉부 엑스레이 데이터를 사용한 연합학습에 알맞은 자기지도학습 방법론을 실험적으로 탐색하며, 자기지도학습 모델을 연합학습에 사용함으로써 얻을 수 있는 장점을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1571-1576
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• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.167-172
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• 2010

최근 병원에서는 전반적으로 의료정보시스템의 전산화가 진행되고 있으며, 시스템 간에 효율적인 정보 교환을 위하여 HL7, DICOM 등의 의료 표준이 존재한다. 그러나 병원별로 이질적으로 구축된 시스템으로 인해 환자의 의료정보의 데이터 구조가 다르므로 서로 다른 병원 간에 정보를 공유하기 어렵다. 본 논문에서는 XML을 기반으로 하여 다양한 의료정보를 단일 구조로 결합하고, 병원마다 독립적으로 관리되고 있는 의료정보시스템을 일괄적으로 관리하는 통합의료정보 시스템을 제안하였다. 따라서 제안 시스템은 타 병원의 내부 시스템에 따라 별도의 구조를 고려하지 않는 효과적인 정보 공유가 가능하다. 이로 인하여 의료기관들은 환자들에게 시간과 비용의 절감과 함께 정확한 진료를 제공할 수 있게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.552-555
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• 2017

빅데이타의 활용과 개인정보보호의 균형점을 찾기 위해 등장한 것이 비식별화이다. 특히 다양한 준식별자 정보 및 민감정보를 처리하는 의료분야에서는 EMR 및 음성, 카카오톡과 같은 의료 상담, SNS 등의 자료 사용을 위해서는 반드시 비식별화를 하여야 한다. 하지만 이를 위한 독립된 의료정보 보호법 및 비식별화를 위한 법제화도 되어 있지 않는 상황이다. 따라서 본 연구에서 국내외 개인정보 비식별화 현황, 의료정보 비식별화 현황 및 사례 그리고 의료정보 보호와 비식별화를 위한 해결과제와 이슈를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.462-464
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• 2022

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.269-272
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• 2023

본 논문은 디지털 플랫폼과 헬스케어 서비스를 통합한 병원 애플리케이션(병원 앱)의 개발 및 활용에 초점을 맞춘다. 목표는 환자와 의료 제공자 간의 의사 소통과 효율성을 향상시키는 것이다. 이 연구는 병원 앱의 주요 기능과 이점을 탐색하고, React Native를 사용하여 기술적 측면과 디자인 원칙을 제공하고, 적절한 사용 및 보안을 위한 지침을 검토한다. 이 연구는 병원 앱의 잠재력과 장점을 평가하고 의료 서비스 효율성과 품질을 향상시키기 위한 실용적인 지침을 제공하고 있다. 병원 앱의 통합으로 환자 치료, 커뮤니케이션을 개선하고 의료 프로세스를 간소화할 수 있다. React Native와 같은 기술을 활용하여 약속 일정, 예약 확인, 의료 정보 액세스, 의료 전문가 디렉토리와 같은 기능을 구현하여 포괄적인 사용자 경험을 제공할 수 있다. 지침과 규정을 준수하는 것은 의료 데이터의 적절한 사용과 보호를 보장하는 데 필수적이다. 향후 연구에서는 인공 지능 및 원격 의료와 같은 신기술을 병원 앱에 통합하고 장기적인 영향을 평가할 수 있다. 이 분야의 지속적인 개발과 혁신은 디지털 시대에 의료 서비스를 변화시킬 잠재력을 가지고 있다.