디지털홈 서비스는 기존 PC에서 제공하던 서비스와 차별화된 서비스를 실용화 하지 못하고 있는 이유 중에 하나는 오프라인에서 제공하던 의료, 법률, 교육 등의 서비스를 가정에 맞게 직접 제공하고 있지 못하기 때문이다. 이를 위하여 본 논문에서는 온라인에서 의사, 변호사와 안전하게 거래할 수 있도록 국가자격 인증기반을 구축하고자 이에 필수적인 검증 가능한 온라인 자격증 발급을 위하여 기존 공인인증서에 자격필드를 추가하거나, 기존 공인인증서를 그대로 사용하거나, 별도의 자격인증서를 발급하는 등 세 가지 발급모델을 제시한다. 또한 이러한 세 가지 발급모델의 장단점을 비교 분석하여 향후 자격인증기반 구축할 때 선택할 수 있는 기준을 제시한다. 마지막으로 기 제시된 세 가지 발급 모델 중에 자격필드가 추가된 공인인증서를 이용하여 의료서비스(E-Health)를 받는 서비스 모델 시나리오를 제안하고자 한다.
의료영상의 분할은 의료영상을 컴퓨터 진단 및 가시화에 필요한 같은 성질을 가진 여러 조직으로 나누어주는 방법이다. 즉 입력되어진 영상을 처리하여 유사한 화소들의 집합인 영역들로 화소들을 구분하는 작업이며 영상분할의 결과는 영상인식의 정확성에 큰 영향을 미친다. MRI(Magnetic Resonance Imaging)으로부터 정상적인 세포조직 또는 뇌종양과 같은 비정상적인 세포조직의 가시화와 분석을 위해서는 대상 세포조직의 적절한 분류를 필요로 한다. 하지만 기존의 영역 검출 방법으로는 잡음이 섞여 있는 영상에서 여러 가지의 처리과정(주로 잡음 제거)이 필수적이고 그런 과정으로 인해 정확한 영역 검출이 힘들게 된다. 이에 잡음이 있더라도 이를 제거하기 위한 처리가 필요 없이 영역기반으로 필요한 파라미터의 추정을 통한 MRF(Markov Random Field)를 이용하여 보다 효율적이고 정확하게 MRI에서 질환 영역을 검출할 수 있다.
실습교육에서 효과적인 교수법을 모색하기 위하여 또래교수법, 동료교수법, 상호동료교수법 등의 개념을 고찰하였고, 투표법(vote counting)을 통해 각 교수법들의 입증된 효과에 대해 규명하고자 하였다. 각 교수법은 모두 학업성취도와 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보건의료계열 학과의 실습교육에 대한 교수법은 실습내용과 각 교수법의 장단점을 고려하여 세분화되어 적용되어야 할 것이다. 보건의료계열 학과의 실습은 기자재 및 소모품의 사용을 필수로 하기 때문에 정해진 수업시간 내에 최적의 교수법을 적용하여 학습성취도를 향상시켜야 할 필요가 있다.
국내외에서 AI기반 의료 솔루션 시장은 빠른 속도로 확장 중이며 이에 따른 다양한 의학 분야에서 많은 기법을 통한 의료 AI 시스템이 등장하고 있다. 그러나 기존 다양한 AI 연구가 이뤄짐에도 아직 중환자의 징후 예측에는 많은 어려움이 있다. 또한, 중환자의 경우 현재 의료진만으로 모든 환자를 필요한 시기에 진료하기엔 어려움이 있고 환자 상태 조기 예측이 필수적임을 관련 다양한 의학 기사를 통해 쉽게 인지할 수 있다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 중환자의 진료 결과 데이터를 활용하여 환자의 진료 후 상태를 예측하는 모델을 생성하였다. '용인시산업진흥원'에서 제공하는 60만여 건에 달하는 환자 데이터를 수집하여, 중환자 상태 징후를 조기에 예측할 수 있는 머신러닝/딥러닝 기반 알고리즘으로 구현한 여러 모델에 대해 비교했을 때 딥러닝(DNN) 기반 모델이 약 92%의 분류 정확도를 측정할 수 있었다.
현재 우리나라는 전체 인구 감소와 더불어 수도권 집중 현상과 지역개발정책의 불균형으로 인한 지방 소멸이 한국 사회의 주요 문제로 대두되고 있다. 인구 피라미드의 형태가 급변하는 데에 반해 주민의 생활이나 도시기능 유지에 필수적인 물리적 요소인 기반 시설은 변화의 속도를 따라가지 못하고 있는 실정이다. 특히 종합의료시설은 국민의 생활 편익에 밀접하게 연관되어 있어 지역적으로 유연한 대처와 시설 활용 계획이 요구된다. 사회적 약자인 노인과 소아청소년의 의료 공급 부족 문제는 인구 고령화, 저출산과 맞물려 국가 사회적 차원의 문제가 될 수 있다. 이에 인구감소 지역 중 하나인 강원도의 의료 서비스 공급의 거점이 될 잠재력이 있는 춘천시 내 의료 접근성과 그 격차를 분석하고 의료취약지역을 알아보는 것이 필요하다. 본 연구는 강원도 춘천시의 의료 공급 수준을 알아보기 위하여 2SFCA 방법론을 사용하였다. 2SFCA는 수요량과 공급량을 위치로서 반영한다는 점에서 환자와 의료진의 공간 접근성을 파악하는 의료연구에 적합하므로 병원의 추가적 배치를 결정하는 과정에 활용할 수 있다. 2SFCA 결과로 국지적 공간 자기상관을 판단할 수 있는 이변량 LISA 분석(Local Indicators of Spatial Association)을 통해 환자 수요와 병원 및 전문의 공급을 고려한 춘천시 의료취약지도를 도출하였다. 공간적 불평등 수준을 알아보기 위하여 최종적으로는 로렌츠 곡선에 기초한 춘천시 의료 접근성에 대해 지니계수를 계산하였다. 분석 결과와 의료 취약지 선정에 기반하여 춘천 지역에서 공간 입지 접근성을 고려한 노인과 소아청소년에 대한 병원 추가 신설의 구체적 위치와 전문의 추가 배치 지역을 모색하는 데에 활용될 수 있다.
2차원 의료 영상의 3차원 재구성 및 가시화에 있어서 영상 분할은 필수적인 단계이다. 그러나 의료 영상 자체가 가지고 있는 복잡성 때문에 일반적인 분할 기법만으로는 신뢰할 만한 결과를 기대하기 어렵고, 분할을 위한 전문가의 사전 파라미터 추정이 필요하다. 본 논문에서는 스케일에 따른 영상 정보를 추출하는 스케일 스페이스 필터링을 이용, 의료 영상 영역 분할을 위한 분할될 영역의 수, 범위, 그리고 각 영역의 대표값을 추정하였다. 실험으로는 무릎부위 자기공명 2차원 및 3차원 영상과 흉부 자기 공명 2차원 및 3차원 영상을 대상으로 영역 분할 파라미터를 추정하였고, 이를 분할에 적용시켜 각 영역 분할 파라미터 추정 결과와 분할 결과 영상을 제시하였다. 본 논문의 결과, 비교적 정확한 분할 결과를 유도할 수 있었고 전문가가 직접 추정하려할 때 소모되는 시간과 노력을 줄일 수 있었다.
엑스선 디지털 검출기의 내부 픽셀들은 조금씩 다른 감도와 오프셋 변동을 가지게 되어 불균일한 영상이 얻어진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 flat-field 보정 방법이 개발되었고, 이는 디지털 의료 영상 시스템의 전처리 과정에서 필수적으로 수행된다. 그럼에도 불구하고 여러 가지 이유로 균일하지 않은 영상이 획득되는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 디지털 의료 영상 장비에서 획득된 불균일한 영상에 flat-field 보정을 다시 적용시켜 화질이 개선되는 것을 확인하였다. 그리고 객관적인 화질의 평가를 위해 보정 전후의 NPS를 각각 산출하여 비교하였다. 주파수 영역에서 잡음의 변화를 분석한 결과 저주파수 성분의 잡음이 flat-field 보정 후에 크게 제거된 것을 확인할 수 있었다.
문제: 방사선 처방전달시스템(OCS) 프로그램에 대한 내부고객의 불만사항이 제기되었다. 목적: 방사선부분 OCS에 대한 내부고객의 만족도를 평가하고 문제점을 개선하여 만족도를 향상시킨다. 의료기관: 경기도에 소재한 의과대학 소속 병원의 영상의학과 질 향상 활동: 방사선 부분의 내부고객 만족도 조사를 통한 개선 방안 도출 및 평가 개선효과: 전체 만족도 영역에서는 개선 전 불량률 7.49%에서 개선 후 1.41%로 감소하였으며 촬영 및 재료 소모 관리 부문에서 불량률은 개선 전 14.28%에서 개선 후 3.84%로 감소하였다. 교훈: 프로그램 매일 사용하는 내부고객의 평가를 통해 업무효율을 높일 수 있었으며, 개선 효과를 최대화하기 위해서는 각 관련부서간의 협력이 필수적이다.
문제: 전자의무기록(EMR) 시행 후 의무기록 정리율의 저하와 질적인 측면에서의 충실성과 정확성에 대한 문제점이 제기되었다. 목적: 전자의무기록의 정리율과 충실성 검토를 통하여 문제점을 파악하고 개선점 찾아 의무기록 정리율을 향상시키고 충실성을 높이고자 하였다. 의료기관: 서울시에 소재한 대학병원 의무기록과 질 향상 활동: 전자의무기록의 문제점을 개선하기 위하여 사용자 편의를 위한 EMR 프로그램 수정 및 보완, 진단 수술 관련 작업, 업무개선, 교육, 홍보 등의 활동을 실시하였다. 개선효과: 의무기록 정리율, 전자인증미비, 경과기록 기재일수, 퇴원요약 주진단 적합률, 기록지별 필수항목 기재율, 충실성에서 향상이 이루어졌다.
Civil proceedings, surveyed results and medical expenses that are evidenced by expert witness are just one of the methods of proof. Since a judge makes decision by synthesizing all evidences on a concerned case, thus the judgement would be different from that of expert witness. It is not rational for medical institutions, of which priorities are medical treatment, to give priority to disability decision. However, despite of its importance, medical institutions less recognize about the necessity of procedural stability and predictability in expert valuation. It is necessary to identify actual problems and investigate rational alternatives to acquire fairness in valuation procedures and accuracy in calculating future medical expenses. Therefore, this research explores the problems and realities of evaluation process in medical treatments, and then discuss the alternatives of written expert opinion and estimation of future medical expenses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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