• 제목/요약/키워드: 의료 데이터

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위성인터넷통신을 이용한 Web 기반 원격의료시스템 개발 (Development of Web-based Telemedicine using Satellite Internet Communication System)

  • 황선철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.95-104
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    • 2000
  • 일반적으로 유선망을 통한 인터넷 접속은 의료영상과 같이 대용량의 데이터를 전송하기에는 잔송속도가 매우 낮다. 인터넷의 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고속의 위성 인터넷 통신을 위한 비대칭 위성 데이터 통신 시스템을 개발하였다. 비대칭 위성 데이터 통신은 데이터 경로가 비대칭인 것으로 데이터의 요청은 유선망을 통하고 대용량 데이터의 수신은 위성을 통하는 방식이다. 본 비대칭 위성 데이터 통신 시스템은 기존의 유선망에 비해 약 10-30배의 전송속도 향상의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 인터넷을 통해 인증된 모든 병원으로부터 원격 의료를 수행할 수 있는 웹 기반의 원격의료시스템을 개발하였다. 이 시스템은 Java를 이용하여 개발하였으며 별도의 도구를 구입하지 않더라도 넷스케이프와 같은 웹 브라우저를 통해 세계 어디에서나 의료 영상과 정보를 접속하고 검색할 수 있는 기능을 가지고 있다. 원격의료시스템의 전송 속도를 향상시키기 위해 JPEG을 통해 영상을 압축하였다. 결론적으로 우리는 제안한 비대칭 위성기술과 웹 기술을 이용하여 고속의 범용 원격의료시스템을 개발할 수 있었으며 이를 이용하여 의료영상시스템을 병원내부용도에서 범용의 원격의료시스템으로 그 범위를 확장시킬 수 있었다.

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의료 정보 추출을 위한 TF-IDF 기반의 연관규칙 분석 시스템 (TF-IDF Based Association Rule Analysis System for Medical Data)

  • 박호식;이민수;황성진;오상윤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권3호
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    • pp.145-154
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    • 2016
  • u-Health에 대한 관심과 IT 기술의 발전에 따라 의료 정보를 적극적으로 활용하고자 하는 요구가 커지고 있으며, 이에 대해 텍스트 형태의 의료 정보 데이터에 연관규칙 기법을 적용하여 질병과 증상과의 관계를 추론하는 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 연관규칙 기법을 의료 정보 데이터에 그대로 적용할 경우, 이전에는 새로운 연관규칙들보다 일반적이며 의미없는 연관규칙들이 많이 생성되는 문제가 발생한다. 또한 필터링으로 인해 빈번하게 함께 발생하지는 않지만 의학적으로 의미있는 항목들의 연관 규칙을 발견할 수 없다는 한계점을 가지게 된다. 본 논문에서는 의료데이터 특성을 고려하여 빈번한 항목과 빈번하지 않지만 의학적으로 의미 있는 항목들을 대상으로 연관규칙을 구성하여 의료 전문가의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의료 기록 데이터에서 용어들을 TF-IDF기반으로 가중치를 부여하고 기존 FP-Growth 알고리즘을 확장하여 TF-IDF 가중치를 고려한 빈번하게 발생하거나 빈번하지 않지만 의미 있는 연관규칙을 구성한다. 특정 질의 데이터가 입력되면 해당 데이터에 나타난 연관 규칙들의 유사도를 의학분야 온톨로지를 이용하여 평가하여 해당 데이터의 내용과 관련된 후보 질병들을 추론한다. 추론된 후보 질병명은 의료 전문가에게 의사 결정의 참고 자료로 제공된다. 실제 임상 진료 및 처방 기록 데이터에 대해 제안 시스템을 적용해 본 결과, 본 제안 시스템을 통해 도출한 연관 규칙이 기존 FP-Growth 알고리즘을 적용했을 때 보다 더 구체적인 질병과 증상과의 관계들을 포함함을 확인할 수 있었다. 또한 본 제안 시스템은 자유형식의 의료 및 병리데이터를 마이닝하고 후보 질병들을 가중치 기반으로 보여주므로, 의료 기록 정보로부터 질병 관련 새로운 정보를 획득하고 의료진의 의사 결정에 도움을 주는 시스템으로 활용될 수 있다.

Web Radiology_CDM기반 기계학습을 위한 인공지능 학습 플랫폼 구축 (Construction of Artificial Intelligence Training Platform for Machine Learning Based on Web Radiology_CDM)

  • 노시형;김승진;김지언;이충섭;김태훈;김경원;김태규;윤권하;정창원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.487-489
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    • 2020
  • 인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

환자 의료 정보 공유 및 데이터 통합을 위한 데모그래픽 데이터 활용 연구 (A Study for Sharing Patient Medical Information with Demographic Datasets)

  • 임종우;정은영;정병희;박동균;황보택근
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권10호
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    • pp.128-136
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    • 2014
  • 온라인에서 공유 및 활용되고 있는 정보들이 기하급수적으로 생성되는 인터넷 정보 시대에서, 개별 의료기관의 환자 정보는 의료기관 고유의 데이터베이스 구성 및 환자 사생활 정보 보호 문제 등의 이유로 인해 병원들 간의 환자 데이터 공유가 원활히 이루어지지 않고 있다. 환자 사생활 정보를 보호하면서 각 의료기관 고유의 환자 정보를 의료기관들 간에 상호 공유하는 것은 의료 정보화를 위해 아직도 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문에서는 환자 사생활 정보를 보호하면서 환자의 의료정보를 공유하기 위해서, 국내외 의료정보 공유 현황 및 관련 국제 의료정보 표준안을 고찰 및 국내 의료기관의 데모그래픽 데이터를 활용하기 위해 실제 국내 의료기관의 환자 데이터 구조 및 특성을 분석하고 의료 정보 공유 시스템 구조 설계를 제안하고자 한다.

의료영상 표준화를 위한 DICOM 표준 인터페이스 모듈 설계 (Design of DICOM Standard Interface Module for Medical Image Standardization)

  • 김성현;전재환;김관형;강성인;오암석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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    • pp.221-224
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    • 2010
  • PACS(Picture Archiving Communication System)를 바탕으로 하는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 주요 의료영상장비들 사이에 데이터와 영상을 효율적으로 교환하고 전송할 수 있도록 마련한 표준안으로 현재 대부분의 최신형 의료영상장비(CT, MR, DSA, CR(Computed Radiology), 초음파검사, 핵의학검사, 내시경검사, 조직병리검사, 등)들은 의료 영상 분야의 국제 표준인 DICOM 표준방식에 의해 영상을 제공하고 있다. 최근 이러한 의료영상장비들은 독립적으로 사용하기보다는 의료수술 모니터링 장비 등의 비 의학영상장비와 서로 연계하여 사용하는 경우가 많아졌다. 그러나 이러한 의료수술 모니터링 장비들은 DICOM 표준 데이터를 고려하지 못하므로 PACS를 통한 데이터 연계에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 표준 DICOM 포맷과 의료수술 모니터링 장비의 데이터 구조를 분석하여 non-DICOM 의료수술 모니터링 장비의 PACS 연동을 위한 방안을 제안하였다.

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의료이미지 데이터의 동적 분석을 위한 패턴 정형화 기술 (Pattern Formalization Technique for Dynamic Analysis of the Medical Image Data)

  • 고광만
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.197-202
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    • 2016
  • 이 논문에서는 비정형 의료이미지 정형화 및 패턴 추출을 위해, 의료기기 또는 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 의료이미지 저장을 위한 데이터베이스 구축한다. 이러한 비정형 이미지의 특징을 정형화된 디지털 데이터로 변환한 후 정형화된 디지털 이미지 데이터로부터 의미있는 패턴 정보를 생성한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 의료이미지 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 분야에서 정형화된 의료이미지를 활용할 수 있다.

조호환경 내 사람 이미지 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법 (Style-Generative Adversarial Networks for Data Augmentation of Human Images at Homecare Environments)

  • 박창준;김범준;김인기;곽정환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.565-567
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    • 2022
  • 질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

미국의 보건의료데이터 보호 및 활용을 위한 주요 법적 쟁점 -미국 HIPAA/HITECH, 21세기 치료법, 공통규칙, 민간 가이드라인을 중심으로- (Legal Issues in Protecting and Utilitizing Medical Data in United States - Focused on HIPAA/HITECH, 21st Century Cures Act, Common Law, Guidance -)

  • 김재선
    • 의료법학
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    • 제22권4호
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    • pp.117-157
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    • 2021
  • 본 연구에서는 미국의 보건의료데이터 관련 주요 법령으로 HIPAA/HITECH, 21세기 치료법, 공통규칙, 주법 등을 검토, 데이터의 보호 및 활용 관점에서 관련 법령의 발전과정, 구체적 쟁점에 관한 입법방침을 검토하였으며, 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 미국의 경우 개인의료정보에 관한 단일법제를 통하여 보호와 활용 기준을 비교적 명확하게 규율하고 있다. 미국의 경우 1996년 의료정보보호에 관한 기본법으로 HIPAA를 도입, 의료정보를 개인식별정보, 비식별정보, 한정데이터세트로 구분하여 PHI의 경우 목적에 따른 활용범위를 규정하였으며, 의료정보의 비식별조치 방식 규정, 한정데이터세트의 삭제정보 대상, 데이터 재식별 금지합의서 등에 관하여 규정하였다. 한편, 연구목적 의약품 및 의료기기 혁신 촉진을 위하여 제정된 21세기 치료법에서는 정보의 공유와 정보접근성 강화를 위하여 데이터 공유를 위한 상호호환성, 데이터 차단 금지, 정보주체의 접근성 강화를 규정하였으며, 공통규칙에서는 포괄적 동의제도를 도입, 절차를 명확하게 규정하고 있다. 우리나라의 경우 개인정보보호법을 기초로 하되, 보건의료데이터를 규율하는 일관된 법제를 제정한다면 규제체계와 내용을 보다 명확히 하여 정보소유자와 이용자에게 정보이용에 대한 신뢰를 높일 수 있을 것으로 생각된다. 둘째, 미국의 경우 의료정보의 활용 측면에서 규제체계를 비교적 간소화하고 명확하게 규정하고 있다는 점에서 의미가 있는 것으로 생각된다. 구체적으로 식별가능 의료정보의 익명조치 방안으로 전문가 합의 방식과 세이프 하버 방식을 규정하고, 구체적인 방법을 규정하고 있다. 특히 세이프하버 방식의 경우 18가지 식별자를 제거하면 비식별조치가 된 것으로 판단하고 있어 비식별조치 방식과 절차를 명확하게 규정하고 있다는 점, 전문가 합의 방식도 전문가 판단기준, 절차 등을 규정하고 있어 판단절차에 대한 신뢰를 높이고 있다는 점에서 의미가 있다. 보건의료데이터의 경우 치료목적, 연구목적 등으로 활용될 경우 그 가치가 증가될 것으로 생각되므로 보다 간소하고 명확한 기준을 제안함으로써 정보보호와 활용의 목적을 달성할 수 있을 것으로 생각된다. 셋째, 미국의 경우 정보주체의 권리보호 방안을 구체화하되, 설명의무를 상세히 규정하되 식별정보에 대한 소비자의 정보권한(옵트아웃 절차)를 명시하고 있다. 구체적으로 HHS 규칙과 FDA 규정에서 인간대상 연구에 대하여는 포괄적 동의제도를 인정하되 공통규칙을 통하여 동의절차, 방법, 요건을 규정하고 있다. 특히 정보주체에 대한 고지의무, 옵트아웃 제도, 삭제요구권 등에 관하여 규정하고 있으며, 동의절차에서 동의 대상자가 쉽고 명확하게(8th grade reading level 기준) 이해할 수 있도록 하며, 최신성·편의성을 유지하도록 하고 있다. 특히 최근 미국 주법(뉴욕, 캘리포니아 주 등)은 데이터 보호 및 활용에 관한 법령을 제정하면서 정보접근권, 삭제요구권, 옵트아웃 제도, 정보처리 동의의 투명성 강화조치 마련 등을 규정하여 데이터 활용에 있어서 정보주체의 권리를 보장하고 있다. 정보주체의 권리 보호는 정보의 가치보존과 활용 측면에서 가장 중요한 전제요건이 될 것이므로 우리나라의 입법에서도 참조할 수 있을 것으로 생각된다. 넷째, 미국의 경우 보건의료데이터 법제 전반에서 신뢰기반 제도를 활용하고 있다는 점은 중요한 의미가 있을 것으로 생각된다. 예컨대 HIPAA에서는 Limited Data Set의 경우 연구자의 재식별금지 합의서를 전제로 정보를 활용할 수 있도록 규정하고 있으며, 익명조치를 전문가 합의, 세이프하버 방식 등으로 간소화하여 연구목적 정보이용을 활성화하는 방안, 동의제도를 간소화하는 방안도 정보주체와 정보이용자간 신뢰에 기반한 것으로 볼 수 있다. 의료정보는 정보주체, 생성·보관·활용자가 모두 신뢰에 기반하여 협력할 때 그 가치가 나타날 수 있을 것으로 생각되므로 정보주체의 권리보장을 전제로 하되, 정보이용자가 당해 정보를 보다 가치 있게 이용(meaningful use)하도록 하는 신뢰에 기반한 법제도 마련이 필요할 것으로 생각된다.

의료인공지능 연구/개발 및 실용화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델 (Intelligent Hospital Information System Model for Medical AI Research/Development and Practical Use)

  • 손병은;정성문
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.67-75
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    • 2022
  • 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.

응급상황에서 자동인증지원을 위한 빅데이터 처리 및 에지컴퓨팅 기반의 의료정보플랫폼 연구 (A Study on Medical Information Platform Based on Big Data Processing and Edge Computing for Supporting Automatic Authentication in Emergency Situations)

  • 함규성;강민구;주수종
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.87-95
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    • 2022
  • 최근 스마트기술의 발달로 의료정보플랫폼에서 환자의 생체데이터가 실시간으로 측정 및 데이터베이스에 축적되며, 환자의 응급상황을 판단할 수 있다. 또한, 의료진은 이동단말기를 이용하여 간단한 인증 이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이동단말기를 이용한 의료정보 접근에 있어 환자상황과 이동단말기를 고려한 인증에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 응급상황에서 의료진의 이동단말기를 이용한 의료정보 접근허가를 위해 빅데이터 처리 및 에지컴퓨팅 기반의 자동인증지원 의료정보플랫폼에 대해 연구하였다. 기 연구된 자동인증 시스템은 응급상황에서 사용자인증과 이동단말기인증을 동시에 수행하며, 상위 의료정보 접근권한을 인증된 의료진과 이동단말기에 부여하는 인증 시스템이다. 환자의 고혈압, 당뇨와 같은 환자상태를 고려한 응급상황을 판단하기 위해 빅데이터 처리 및 분석기법을 제안한 플랫폼에 적용하였다. 또한 환자의 빠른 응급상황 판단을 위해 에지컴퓨팅을 의료정보 서버 앞단에 두어 의료정보 서버 대신 에지컴퓨팅에서 응급상황을 판단하도록 하였다. 의료정보 서버는 입력된 환자정보와 축적된 생체데이터를 이용하여 응급상황 판단수치를 도출하고, 에지컴퓨팅에 전달하여 환자 맞춤형 응급상황을 판단하도록 하였다. 결론적으로, 제안한 의료정보플랫폼은 빅데이터 처리와 에지컴퓨팅을 통해 환자상태를 고려하고 응급상황을 빠르게 판단하였으며, 자동인증을 통해 응급상황에서의 신속한 인증과, 환자상황과 의료진의 역할에 따른 접근권한 부여를 통해 환자정보를 보호하였다.