본 연구는 국내 요양병원의 의료서비스 품질과 관계의 질 및 환자 충성도 간의 영향 관계를 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 총 324명의 환자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 조사 결과는 다음과 같다. 첫째, 요양병원 의료 서비스품질이 관계의 질에 미치는 영향을 분석한 결과, 의료 서비스품질변수 중에서 요양시설장비, 요양의료진, 요양서비스시스템, 요양시설 평판은 관계의 질에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 진료비는 유의미한 영향이 없었다. 둘째, 요양병원 환자와 병원 간의 관계의 질이 환자 충성도에 미치는 영향을 분석한 결과, 관계의 질 변수 중에서 신뢰와 관계몰입은 모두 환자 충성도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 요양병원 의료 서비스품질이 환자 충성도에 미치는 영향을 분석한 결과, 의료 서비스품질 변수 중에서 요양시설장비, 요양의료진, 요양서비스시스템, 요양시설 평판은 환자 충성도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 진료비는 유의미한 영향이 없었다. 넷째, 요양병원 의료 서비스품질과 환자 충성도의 관계에서 관계의 질의 매개효과를 분석한 결과, 요양 진료비를 제외한 요양시설장비, 요양의료진, 요양서비스시스템, 요양시설 평판 모두 환자와 병원 간의 관계의 질을 매개로 하여 환자 충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
현재 의료장비는 진단의 향상을 위해 보다 나은 영상을 획득하기 위하여 개발, 발전되어지고 있다. MRI장비 또한 좋은 영상을 획득하기 위해 소프트웨어 및 하드웨어가 발전되고 있다. 그 중의 하나가 자자의 세기가 점차 강한 장비로 변화되는 것이다. 고자장의 장비는 좋은 영상을 획득할 수 있는 장점이 있는 반면 폐쇄적 공포감, 소음 등의 단점 또한 존재한다. 이에 본 연구에서는 MRI 장비 단점 중 하나인 소음이 환자에게 심리적, 정신적으로 어떠한 영향을 미치는지를 설문조사한다. 그리고 이 장비를 사용하는 방사선사의 소음에 대한 인지정도를 설문조사하여 알아보고자한다. 따라서 이 연구는 MRI 검사 시 환자와 방사선사에게 소음에 대한 인식 향상 및 보호 제도 마련의 기초를 제공하고자 한다.
본 연구는 의료서비스에 대한 필요가 가장 높은 장애노인의 의료서비스 만족도를 파악하고자 한다. 이를 위해 장애노인의 건강 특성과 의료서비스 특성이 의료서비스 만족도에 미치는 영향을 검증하였다. 분석자료는 2017년도 장애인실태조사 자료를 활용하였다. 분석대상은 만 65세 이상의 장애노인 3,323명이며, SPSS 26.0 프로그램을 이용하여 기술분석, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 통제변수인 인구사회학적 특성 중에서는 성별(β= -.045, p<.05), 거주형태(β= -.048, p<.05)가, 건강 특성 중에서는 IADL(β=-.044, p<.05)이, 의료서비스 특성의 경우는 의료시설 및 장비 만족도(β= .290, p<.001), 의료진의 장애이해 정도(β= .404, p<.001), 건강관련 서비스 이용여부(β= .182, p<.05)가 의료서비스 만족도 수준에 통계적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 즉 여성일수록, 1인 가구가 아닌 동거인이 있는 경우에, 일상생활을 수행하는 데 타인의 지원이 불필요할수록, 의료시설 및 장비에 관한 만족도가 높을수록, 의료진의 장애이해 정도가 높을수록, 건강관련 서비스를 많이 이용할수록 의료서비스 만족도가 높은 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로, 장애노인의 건강관리 및 자기결정 역량을 증진시키기 위하여 지역사회 의료체계에서 건강 형평성을 보장할 수 있는 실질적인 대안을 논의에서 제안하였다.
본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.
통신기술과 의료장비의 발달은 환자에 대한 의료혜택의 기회를 확대하고, 최상의 의료서비스를 제공하려는 병원들에 있어서 전산 시스템은 빼놓을 수 없는 병원내 주요 기반시설로서 등장하게 되었다. 멀티미디어 기술과 정보통신의 발달은 의료분야의 정보화 및 자동화 기술 발전에 커다란 영향을 주어 의료 영상 및 각종 의료정보를 고속의 네트워킹 올 통해 전송할 수 있는 PACS(Picture Archiving and Communications System)의 개발을 가능하게 하였다. 본 논문에서는 무선네트워크의 발달과 PDA(Personal Digital Assistants)의 보편화에 따라 PDA를 이용하여 HIS(Hospital Information System)/RIS(Radiology Information System)/PACS의 자료를 검색 및 갱신할 수 있도록 설계하고, 현재 병원의 데이터베이스와 PDA의 연동이 가능하도록 병원관리 에이전트를 분석 및 설계하였다.
다양한 개인 의료 장비들이 등장함에 따라 개인 의료 컨텍스트가 풍부하게 수집되고 있다. 이렇게 수집된 의료 컨텍스트를 분석함으로써 소프트웨어적으로 질병을 진단하기 위한 노력이 이어지고 있다. 본 논문에서는 의료 전문가들이 사용하는 의료 분석 기법을 정형화하고, 각 의료 기법을 실현화하기 위한 추론 기법을 식별하며, 추론기법의 적용 지침을 제시한다. 또한, 의료 기법을 제공하는 추론 시스템을 PoC 수준에서 개발하고, 실제 의료 컨텍스트를 분석하여 질병 진단 실험을 수행함으로써 제시하는 의료 분석 기법 및 추론 기법 적용 지침의 실효성과 그 효과를 검증한다.
의료시스템은 모든 것이 병원 네트워크를 중심으로 의료 서비스가 제공되어 진다. 하지만 자연재해, 천재지변과 같은 갑작스런 환자 발생으로 인한 응급 이동 사항, 혹은 진료자의 외진 및 환자 방문시에는 일반 데스크탑 PC에서 이루어지는 상태의 의료 서비스가 아닌 휴대하기 간편하고 언제 어디서나 의료서비스를 받을 수 있는 Personal Digital Assistant (PDA)와 같은 휴대용 기기에서의 의료시스템이 필요하다. PDA는 휴대가 용이하며 유선 네트워크 시스템에 구애받지 않는 무선 모바일 장비로서 무선 통신이 가능한 곳이라면 언제 어디서라도 환자에 대한 의료 정보를 조회할 수 있다. 또한 PDA의 통신 기술로서 병원과의 실시간 통신이 가능하여 응급 환자에 대해 빠른 진료를 제공 할 수 있다. 이와 더불어 임베디드기기 프로세서의 발달로 인하여 연산처리 기술도 많은 향상을 가져왔고 이로 인하여 기존의 PDA에서의 문제였던 DICOM영상의 조회 및 처리속도에도 많은 향상을 가져왔다. 이에 본 연구에서는 의료영상 표준인 DICOM표준을 따르며 이동성이라는 장점을 통하여 언제 어디서나 손쉽게 진료자가 환자의 의료정보 및 의료 영상을 조회할 수 있도록 하는 PDA용 모바일 의료영상 조회 시스템을 PXA255 기반의 Embedded Linux 상에서 QT/C++을 사용하여 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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