• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.72-76
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• 2010

의료 노모그램은 환자에 대한 임상정보를 축적하고 분석하여 만든 수식적인 임상 의료예측 지식을 그래픽으로 표현한 것을 말한다. 의료 노모그램이 환자 진료에 기여하기 위해서는 가능하면 많은 임상 사례들이 추적되어 이들로부터 의료예측 지식을 추출하는 것이 필요하다. 또한 가용한 사례 데이터들로부터 정확도가 높은 예측 모델을 생성하여 노모그램으로 제공해야 한다. 이러한 노모그램은 환자진료 시점에서 쉽게 활용할 수 있도록 제공하는 것이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 요구조건들을 고려하여 제안한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다. 제안한 시스템에서는 가능하면 많은 사례를 활용할 수 있도록 하기 위해 웹기반의 사례정보 데이터베이스 시스템을 포함하고, 임상 사례 데이터들을 활용하여 주기적으로 노모그램을 자동으로 갱신하도록 한다. 그 결과를 임상현장에서 바로 사용할 수 있도록 하기 위하여 앱 프로그램 통하여 스마트 단말기를 활용하도록 한다. 이 앱은 노모그램 서버에 직접 접근하여 가장 최근의 노모그램에 근거한 예측 결과를 제공한다. 끝으로 제안된 서비스 시스템 구조를 적용하여 개발된 방광암 환자의 재발율 및 생존율에 대한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제53권1호
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• pp.49-59
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• 2021

본 연구는 국내에서 가장 빈번히 검출되는 CPE의 유전자형 중 blaKPC 및 blaNDM 유전자의 진단으로 기존의 표현형 검사 및 일반 PCR 검사보다 시간 단축 및 사후 분석의 단점이 보완된 real-time PCR의 융해 곡선을 이용한 분석법에 대해 알아보았다. 표현형적 검사결과 MHT는 35균주 중 25균주에서 양성을 확인하고, CIT는 meropenem+PBA 및 meropenem+EDTA에서 각각 14균주의 양성을 확인하였다. PCR 검사결과 KPC 25균주에서 증폭 산물을 확인하였고, K. pneumoniae 10균주, E. coli 5균주, A. baumannii 5균주, P. aeruginosa 4균주, P. putida 1균주로 나타났다. NDM은 8균주에서 증폭 산물을 확인하였고, K. pneumoniae 2균주, E. coli 3균주, P. aeruginosa 1균주, E. cloacae 1균주, P. rettgeri 1균주로 나타났다. 실시간 중합효소연쇄반응(Real-time PCR)을 이용한 융해 곡선 분석결과 KPC 25균주, NDM은 8균주에서 증폭을 확인하였고, PCR 결과와 100% 일치함을 확인하였다. 결론적으로 real-time PCR을 이용한 신속하고 특이성이 높은 CRE의 조기진단은 공중보건 및 감염 중에 항균 관리접근법을 통한 병원 내 감염확산 방지 및 통제가 가능할 것으로 사료된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권3호
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• pp.179-191
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• 2022

본 연구는 공중보건에 위협이 되고 있는 carbapenemase 유전자형 중 bla_KPC, bla_NDM, bla_IMP, bla_VIM, bla_OXA-48-like 유전자의 표현형적 검사 및 분자진단으로 검출하고 관련 유전자 분포 양상에 대해 알아보았다. 표현형적 검사결과 MHT는 41균주 모두에서 양성을 확인하고, CIT는 meropenem+PBA는 18균주 및 meropenem+EDTA에서 8균주의 양성을 확인하였다. PCR 결과 bla_KPC 28균주, bla_NDM 25균주, bla_IMP 5균주, bla_VIM 1균주, bla_OXA-48-like 13균주에서 증폭 산물을 확인하였다. 또한 bla_KPC+bla_NDM 7균주, bla_KPC+bla_IMP 1균주, bla_NDM+bla_OXA-48-like 1균주, bla_NDM+bla_VIM 1균주, bla_KPC+bla_NDM+bla_IMP 4균주, bla_KPC+bla_NDM+bla_OXA-48-like 4균주를 확인하였다. 실시간 중합효소 연쇄반응을 이용한 융해 곡선 분석결과는 PCR 결과와 100% 일치함을 확인하였다. 결론적으로 real-time PCR을 이용한 신속하고 특이성이 높은 CRE 조기진단을 통한 유전자 확인은 제한된 치료 옵션과 높은 사망률로 공중 보건 위협을 고조하는 CRE의 감시, 진단 및 치료를 개선할 수 있으며 전염을 방지하기 위한 효과적인 항균 치료 및 시기적절한 감염 통제가 가능할 것으로 사료된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.28-37
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• 2011

최근 건강에 대한 관심이 고조 되면서 발과 다리에 대한 진단, 치료, 예방의 전반적인 진료를 맡고 있는 족부의학(Podiatry)이 주목받고 있지만 국내 연구는 미비한 실정이다. 또한 임상 데이터 분석에 있어 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로서, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 임상데이터 마이닝은 데이터마이닝의 다양한 분석 방법론을 이용하여 의료 현장에서 발생한 임상 데이터를 분석함으로서 전문가의 진단과 치료 과정의 결정에 도움을 주고 있다. 결정트리(Decision Tree) 알고리즘은 분석과정의 설명과 표현성이 좋고, 결과에 대한 해석이 편리하여 임상에서 적용하기가 용이하다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 족부 임상 진단 평가를 위해 충남대학교병원 재활의학과 신발클리닉에 내원한 환자 1310명(남자:633명, 여자:677명)의 2620족(foot)을 대상으로 수집된 진료 데이터에 결정트리를 적용하여 22개의 족부 질환 인자에 따르는 15개의 족부 질환을 분류하고 그에 대한 64개의 진단 규칙을 탐사 하였다. 또한 5개의 클래스(영유아, 소아, 청소년, 노인, 전체)로 분류된 각 그룹들로부터 생성된 결정 트리를 통해 각 클래스의 질환 특징과 질환 주요 인자, 클래스 간 상관관계를 비교, 분석하였다. 탐사된 결과는 족부 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식을 제공할 것이고, 효과적이고 정확한 진단과 예측을 위한 임상 도구로써 사용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.796-801
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• 2009

복잡한 진단이나 예측 모델은 계산이 복잡하고 추론 과정을 해석하기 어렵기 때문에 임상현장에서 널리 사용되지 않고 있다. 의료 종사자들은 이러한 복잡한 모델 대신에, 복잡한 함수를 컴퓨터 등을 사용하지 않고도 쉽게 계산할 수 있도록 수치 관계를 그래픽으로 표현한 노모그램을 사용해 왔다. 의료분야에서 질병의 진단과 질병예후의 예측은 매우 주요한 관심사이다. 노모그램은 증상검사결과치료이력질병의 진단 결과 등의 속성을 포함한 임상 데이터들로부터 만들어진다. 노모그램을 만들 때는 가용한 여러 가지 속성 중에서 효과적인 것들을 찾아야 하고, 경우에 따라서는 속성에 대한 파라미터를 함께 결정해야 한다. 이 논문에서는 효과적인 속성과 파라미터를 선택하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하고, 노모그램을 생성하기 위해 나이브 베이지언 기법을 사용하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 실제 임상 데이터에 적용한 결과를 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.582-592
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• 2020

본 연구의 목적은 한강의 소설 「채식주의자」에 등장하는 인물의 심리 역동과 체계 속에서의 관계 패턴을 위니컷의 대상관계이론을 적용하여 분석하고자 한다. '채식주의자'는 이미 다양한 각도로 분석되고 재해석된 바 있으나 대상관계이론을 적용하여 살펴본다면 가족 체계 안에서의 인물 심리 분석과 부부 관계 역동, 세대간에 걸친 필연적 역사를 이해할 수 있다. 먼저 채식주의자 인물의 대사 속에서 표현되는 각 인물의 성격과 심리역동을 탐색하고 대상관계이론과 개념으로 부부관계를 분석할 것이다. 실제 임상 사례가 아닌 소설 속 인물을 이론에 근거하여 심리 분석 및 탐색하는 과정은 추후 임상 장면에서 상담자가 내담자들의 삶의 스토리를 재해석하는데 근거 자료로 사용될 수 있을 것이다. 더불어 실제 사례만이 아니라 예술을 활용하여 인물 및 관계 분석을 함으로써 윤리적이고 실천적인 임상 교육을 실현할 수 있을 것이다. 문화적으로 다양한 인물 분석을 통한 의미 탐색이 누적될 때 임상 실천의 장 또한 함께 확장된다고 제언하고자 한다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제56권1호
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• pp.89-98
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• 2024

육안검사는 정확한 병리조직학적 진단을 위해 수술, 내시경 검사에서 채취된 검체를 육안검사를 통해 암의 육안정보를 기록하고 병변은 현미경 표본을 만들기 위해 절편을 채취하는 행위이다. 육안검사의 기술은 간결하고 정확한 표현, 적절한 구조화, 충분한 절제, 중요정보에 대한 오류가 없는 표준화, 복잡한 검체의 사진 도표화가 이루어져야 한다. 병리학적 판독의 만족도를 높이기 위해서는 육안검사에 대한 이해가 충분한 이론적 실무적 바탕에서 신뢰를 얻기 위한 정확하고 신중히 수행해야 하는 업무이다. 육안검사 분야에서 임상병리사들의 경험을 바탕으로, 추가 표본 유형이 실행 가능한 후보로 식별되고 치료 측면에서 요구와 우려 사항을 신중하게 고려해야 한다. 또한, 각 기관의 부서에서는 임상과의 파트너쉽, 지속적인 전문인력 양성, 진단오류 및 가치 기반의 의료제공에 대한 국가적 초점 측면에서 검토해야 할 것이다.

• 치위생과학회지
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• 제15권2호
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• pp.113-118
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• 2015

임상치과위생사들의 감정노동에 미치는 영향 요인을 파악하여 치과위생사들의 감정노동에 대처하는 방안을 마련하고자 2013년 6월부터 9월까지 부산, 경남지역 치과병, 의원에 근무하는 치과위생사를 대상으로 자기기입식 설문조사를 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 연구대상자의 감정표현의 빈도 수준은 $72.33{\pm}17.78$, 감정표현의 주의성 수준은 $72.76{\pm}13.92$, 감정의 부조화의 수준은 $64.46{\pm}15.16$이었으며, 전체 감정노동 수준은 평균 $69.85{\pm}12.82$였다. 일반적인 특성 및 이직관련 특성에 따라 감정노동에 영향을 주는 요인을 분석한 결과, 결혼상태에서는 감정표현의 빈도가 기혼보다 미혼이 높게 나타났다(p<0.037). 근무기관에서는 감정표현의 빈도는 종합병원 및 대학병원보다 치과병 의원이 높게 나타났으며(p<0.001), 감정표현의 주의성은 치과병원보다 치과의원이 높게 나타났다(p<0.002). 감정의 부조화에서는 치과병원보다 치과의원이 높게 나타났으며(p<0.032), 전체에서는 치과병원과 종합병원 및 대학병원보다 치과의원이 높게 나타났다(p<0.001). 이직의도가 있는 군에서 감정표현의 빈도(p<0.001), 감정표현의 주의성(p<0.001), 감정의 부조화(p<0.001), 전체(p<0.001)에서 유의하게 높게 나타났다. 감정노동에 영향을 미치는 요인으로는 이직의도(p<0.001)와 근무기관(p<0.001)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해 치과위생사들의 감정노동에 이직의도와 근무기관이 관련성이 있는 것으로 나타났다. 감정노동을 감소시킬 수 있는 조직적 차원의 개선이 필요하며, 감정노동을 효율적으로 관리할 수 있도록 감성교육프로그램 개발이 필요할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.631-638
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• 2015

본 연구의 목적은 의학전문대학원생들의 좋은 의사에 대한 인식 구조와 임상실습을 경험하기 전과 후의 인식구조의 차이를 비교 분석하여 발전적인 의학교육의 방향을 제시하는 것이다. 연구대상은 의학전문대학원에 재학 중인 1~4학년 학생이었고, 언어네트워크 프로그램인 NetMiner 4.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 임상실습 경험 전과 후의 학생들이 좋은 의사를 표현하는데 사용한 단어들이 많은 부분이 유사하였지만 특히 '환자', '치료', '실력', '마음' 등의 단어를 많이 사용하였고, '환자'는 공통적으로 가장 높은 연결정도중심성을 나타냈다. 네트워크의 밀도와 평균 연결정도중심성은 임상실습 경험 전 학생보다 임상실습 경험 후 학생이 높게 나타났다. 임상실습 전과 후 학생들의 네트워크에서는 공통적으로 '진단 및 치료', '의료커뮤니케이션', '환자에 대한 태도', '의학지식', '기초역량' 5개의 그룹이 나타났다. 임상실습 후 학생의 경우, '평생학습' 그룹이 추가되어 6개 그룹이 나타났다. 최근 의학교육에서 사회적 책무성, 전문직업성, 의료인문학 등을 강조하는 추세에 비추어볼 때 아직 학생들의 좋은 의사에 대한 인식구조에는 부족한 부분이 있기 때문에 이러한 부분에 대한 교육이 좀 더 체계적으로 강화할 필요가 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1387-1392
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• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.