• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.375-377
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• 2017

전 세계적으로 공공데이터를 민간에 개방하고자 하는 노력으로 오픈데이터(Open Data) 정책을 도입하고 있다. 최근 보건의료에서는 삶의 방식과 환경의 변화로 인해 다양한 질병에 노출될 가능성이 증가하면서 예방과 진료를 목적으로 의료기관을 이용하려는 고객의 수 또한 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 이 논문에서는 공공데이터 심사평가원에서 제공하는 보건의료 공공데이터를 활용하여 의료기관 정보에 대한 대용량 데이터를 활용하여 앱을 개발하였다. 개발된 내용은 심사평가원의 의료기관별 정보와 구글 맵 Open API를 통해 병원 위치를 지도를 통해 제공하며, 추가적으로 각 병원별 진료과목, 시설 정보 등의 상세정보를 제공한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.453-458
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• 2024

광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)은 이미지 내의 문자를 인식하여 디지털 포맷(Digital Format)의 텍스트로 변환하는 기술이다. 딥러닝(Deep Learning) 기반의 OCR이 높은 인식률을 보여줌에 따라 대량의 기록 자료를 보유한 많은 산업 분야에서 OCR을 활용하고 있다. 특히, 의료 산업 분야는 의료 서비스 향상을 위해 딥러닝 기반의 OCR을 적극 도입하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 OCR 엔진(Engine) 및 의료 데이터에 특화된 OCR의 동향을 살펴보고, 의료 OCR의 발전 방향에 대해 제시한다. 현재의 의료 OCR은 검출한 문자 데이터를 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)하여 인식률을 개선하였다. 그러나, 정형화되지 않은 손글씨(Handwriting)나 변형된 문자에서는 여전히 인식 정확도에 한계를 보였다. 의료 데이터의 데이터베이스(Database)화, 이미지 전처리(Pre-processing), 특화된 자연어 처리를 통해 더욱 고도화된 의료 OCR을 발전시키는 것이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.753-756
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• 2017

의료기기는 사람의 생명과 직접적으로 연관되어 있기 때문에 다른 분야의 기기보다 안전성에 대한 검증이 필수적이다. 의료 분야에서는 안전성 검증을 위해 기기의 허가 심사 조건으로서 소수의 피험자를 대상으로 수행되는 임상 시험이 존재한다. 그러나 임상 시험의 경우 의료기기를 직접 사람에게 적용하여 검증을 진행하기 때문에, 인체에 미칠 위해성을 고려하여 전임상 시험을 수행하고 있다. 하지만 전임상 시험은 동물이나 가상의 물체를 대상으로 수행하여 실제 사람에 대한 적용이 아니기 때문에, 임상 시험에 비해 검증에 대한 효력을 갖지 못한다. 따라서 본 연구에서는 피험자의 안전을 보장할 수 있고, 임상 빅데이터에 축적된 실제 환자의 사례를 활용한 신뢰성 있는 검증 방안을 제안하고자 한다. 그러나 현재 식품의약품안전처에서 제공되고 있는 의료기기 품목군은 개발하고자 하는 의료기기의 임상 빅데이터 기반 검증 가능성을 식별하기 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 의료기기에 대한 다양한 특성 분석을 통해 임상 빅데이터 기반 검증 가능성을 식별하기 위한 프로세스를 제안한다. 제안하는 프로세스에서는 의료기기의 검증에 요구되는 데이터의 식별을 통해 임상 빅데이터를 이용한 테스트 데이터 수집 및 이를 활용한 신뢰성 높은 검증을 가능케 한다.

• 정보보호학회지
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• 제25권5호
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• pp.81-89
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• 2015

현재 의료기관간의 의료정보 공유는, 상호 협의된 의료기관간 DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine) 및 HL7(Health Level 7)에서 제시한 표준 Protocol을 사용하거나 각 기관별 별도의 Protocol을 사용하고 있다.[1] 현재의 의료정보공유는 특정 의료기관들 끼리만 이루어지며, 해당 기관 간 전송구간 보안은 대부분 IPSec VPN을 적용하고 있다. 법적으로 요구되는 보안 요구사항을 만족하기 위해 사전 보안 제휴를 맺은 의료기관들만 의료정보를 공유하고 있기 때문인데, 이는 의료정보교류 범위를 제한하기 때문에 의료서비스의 발전을 보안이 저해하고 있다고 판단 할 수 있다. 본 논문은 의료정보공유 서비스와 의료정보 전송데이터 보호기술을 조사하여, 현재의 문제점을 확인 후 범국가적인 의료정보공유 서비스에 대한 전송데이터 보안 아키텍처의 수립을 지원하는데 그 목적이 있다.

• 정보와 통신
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• 제32권1호
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• pp.63-75
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• 2014

정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.45-46
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• 2020

최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.325-340
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• 2020

오늘날 비약적으로 발달한 의료 기술(Health Technology)은 병원에서 생성되는 데이터 외에도 사물 인터넷 기반의 의료기기를 통해 방대한 양의 데이터를 축적하고 있다. 수집된 데이터는 다양한 가치를 창출할 수 있는 원료가 되지만 우리 사회에는 의료 빅데이터를 활용하는데 근거가 되는 법적·제도적 장치가 미비한 상태다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 기반 의료 산업의 활성화 방안을 모색하기 위해 의료 빅데이터의 활용을 저해하는 4가지 주요 요인을 살펴보았으며 그 외 국외 정책 및 기술적 동향을 파악해 국내 의료 빅데이터 활성화를 위한 시사점을 도출하였다. 연구결과 의료 빅데이터의 보안과 활용성 강화를 동시에 만족시키는 규제 체계의 개선 및 빅데이터 거버넌스의 구축이 필요하다는 결론이 도출되었으며 이를 위해 미국과 영국이 채택하고 있는 빅데이터 비식별화 가이드라인을 참고해 규제 체계를 정비할 것을 제안하였다. 향후 본 연구에서 도출한 결론 및 시사점의 구체적 활용 방안을 다룬 연구가 필요할 것으로 보이며 본 연구를 참고해 제도적 미비점을 보완한다면 의료 빅데이터를 유용하게 활용하는데 긍정적인 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.489-492
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• 2007

전자의무기록(EMR)[1]을 도입한 이후 현재 의료장비의 EMR 연동상황이 극히 미비한 상태로 대두되고 있다. 종합병원 의료장비의 약 30%정도는 검사 결과물이 출력이 안되고 보여지기만 하는 구조로 되어 있어 직접 수기로 EMR 에 연동할 수 있는 소프트웨어에 입력하여 EMR 에 연동하고 있으며, 약 60%는 의료장비에서 프린터 혹은 시리얼통신으로 데이터를 출력할 수 있는 구조로 되어있다. 하지만 의료장비의 노후화 및 검사결과물의 인터페이스 특성이 다양하기 때문에 쉽게 연동하지 못하고 있으며, 대부분 종이 출력 결과물을 스캔을 통해 이미지를 저장하거나 받아서 EMR 에 연동하고 있다. 그 외 나머지 10%는 의료장비 자체의 저장장치 또는 네트워크를 통해 검사결과 데이터를 EMR 에 전송하는 구조로[2] 되어있다. 본 논문에서는 의료장비의 프린터를 통한 결과물을 EMR 에 연동하기 위한 인터페이스 솔루션을 구현하고, 검사결과의 출력 데이터를 이미지 복원 및 관리하는 방법을 통해 많은 수의 의료장비의 출력 데이터를 EMR 연동을 하여 인력 및 기타 사무용품의 소모를 줄이며, 검사결과를 실시간 진단할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1224-1225
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• 2023

디지털 헬스케어 서비스 활성화에 따라 디지털 의료 데이터의 양은 매년 급속하게 증가하고 있으며, 의 데이터의 상호 교환과 연동을 위한 다양한 CDM(Common Data Model)이 개발되고 있다. 그러나, 의료 데이터 교류에 대한 요구가 증가하면서, 기존 레거시 시스템의 데이터를 CDM으로 변환하기 위한 추가적인 비용이 소요될 수 밖에 없다. 이에 본 연구에서는 OMOP CDM (Observational Medial Outcomes Partnership Common DataModel) 기반 의료 데이터 ETL (Extract, Transform, Load) 툴을 개발하였다. OMOP CDM ETL 툴은 기존의 레거시 데이터베이스 정보를 CDM으로 변환할 수 있는 효과적인 료인터페이스를 제공함으로써, 디지털 의료 데이터 공유와 관리 및 분석의 효율성을 증대할 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.1403-1410
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• 2015

본 연구에서는 병원정보시스템에서 분야별로 발생하는 의료 빅데이터 자료를 활용하여 가치있는 의료정보를 생성하고 활용할 수 있는 방안을 마련하고자 한다. 본 연구의 결과는 첫 번째, 의료정보시스템의 진료정보와 각종 검사장비 및 의료영상장비와 연동된 PACS의 발생자료를 통합하고 의료 빅데이터를 분석하여 새로운 의료정보를 생성한다. 이렇게 생성된 의료정보는 감염병 및 질병 예방과 질병의 치료를 위한 다양한 건강정보를 생성하게 된다. 두 번째, 환자의 접수내역과 수납내역 그리고 청구내역들을 통합하여 축적해온 의료 빅데이터를 분석하여 다양한 수익통계정보를 생성한다. 이렇게 생성된 수익통계정보는 의료기관의 운영과 수익분석에 활용하기 위한 다양한 경영정보를 생성하게 된다. 이와 같이 병원정보시스템에서 발생하는 의료정보와 공공기관의 의료정보 그리고 개인건강기록의 자료들이 통합이 되면 의료자료를 활용한 가치있는 보건의료정보를 창출하게 된다.