• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.81-88
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• 2021

Post COVID-19, the medical legacy system will be transformed for utilizing medical resources efficiently, minimizing medical service imbalance, activating remote medical care, and strengthening private-public medical cooperation. This can be realized by achieving an entire medical paradigm shift and not simply via the application of advanced technologies such as AI. We propose a medical system configuration named "Medical AI Hub" that can realize the shift of the existing paradigm. The development stage of this configuration is categorized into "AI Cooperation Hospital," "AI Base Hospital," and "AI Hub Hospital." In the "AI Hub Hospital" stage, the medical intelligence in charge of individual patients cooperates and communicates autonomously with various medical intelligences, thereby achieving synchronous evolution. Thus, this medical intelligence supports doctors in optimally treating patients. The core technologies required during configuration development and their current R&D trends are described in this paper. The realization of the central configuration of medical AI through the development of these core technologies will induce a paradigm shift in the new medical system by innovating all medical fields with influences at the individual, society, industry, and public levels and by making the existing medical system more efficient and intelligent.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1145-1152
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• 2015

본 연구는 한 대학병원 건강검진센터에서 종합건강검진을 받은 일반 성인들의 비만관련지표에 따른 혈청지질치의 수준을 알아보고, 혈청지질치와 비만관련 각 지표들 간의 상호 관련성을 확인하고자 하였다. 조사대상은 대전광역시에 거주하고 있는 18세부터 77세까지의 성인 남녀로서 2012년 1월부터 2013년 12월까지의 기간에 대전광역시에 소재하고 있는 C대학교병원 건강검진센터에서 종합건강검진을 받았던 4,112명으로 하였다. 자료 수집은 대상자들의 종합건강검진결과표로부터 혈청지질치관련지표(TC, HDL-C, LDL-C, TG, AI)와 비만지표(신장, 체중, 허리둘레, 체지방율, BMI, WHR 및 WSR)를 수집하여 분석하였다. 연구결과, 조사대상자의 비만지표에 따른 혈청지질치 및 동맥경화지수의 분포에서는 남녀 모두 WC, 체지방률, BMI, WHR 및 WSR이 높을수록 TC, HDL-C. LDL-C, TG 및 AI가 유의하게 높은 것으로 나타났다. 조사대상자의 TC, LDL-C, TG 및 AI는 남녀 모두 허리둘레, BMI, 체지방률, WSR과 유의한 양의 상관관계를 보였으며, HDL-C치는 남녀 모두 허리둘레, 체지방률, WSR과 유의한 음의 상관관계를 보였다. 결론적으로 비만지표들이 높아질수록 혈청지질치들도 높아져 상호 밀접한 관련이 있음을 시사하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5009-5022
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• 2014

본 연구는 한 대학병원 건강검진센터에서 종합건강검진을 받은 일반 성인들을 대상으로 생활습관에 따른 혈청지질치의 수준을 알아보고, 생활습관 인자들이 혈청지질치에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 조사대상은 2012년 1월부터 2013년 12월까지의 기간에 대전광역시에 소재하고 있는 C대학교병원 건강검진센터에서 건강검진을 받았던 4,112명을 대상으로 하였다. 자료 수집은 건강검진 시에 수검자들에게 배포하여 기입하도록 한 문진표와 건강검진결과표로부터 인구사회학적 특성, 생활습관 및 혈청지질치 등의 자료를 수집하여 분석하였다. 연구결과, 조사대상자의 TC, HDL-C. LDL-C 및 TG 등의 혈청지질치나 동맥경화지수(AI)의 평균치는 남녀 모두 연령, 음주, 흡연, 규칙적인 운동, 과식 및 육류섭취 등의 생활습관 특성에 따라 유의한 차이를 보였다. 조사대상자의 TC, HDL-C. LDL-C, TG 및 AI는 남녀 모두 연령, AUDIT점수와 유의한 양의 상관관계를 나타낸 반면, HPI점수와는 유의한 음의 상관관계를 보였다. 조사대상자의 혈청지질치에 대한 생활습관의 영향요인으로 TC, HDL-C. LDL-C, TG 및 AI가 비정상치에 속할 위험비는 남녀 모두 과식을 매일 한다는 군, 육류섭취를 매일 한다는 군, 흡연군, 규칙적인 운동을 하지 않는다는 군, HPI가 낮은 군에서 그렇지 않다는 군보다 유의하게 증가하였다. 이상과 같은 결과는 조사대상자의 혈청지질치나 AI는 연령증가와 함께 음주, 흡연, 규칙적인 운동, 과식 및 육류 섭취 등의 생활습관 특성에 따라 영향을 받고 있음을 시사한다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제16권6호
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• pp.801-812
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• 2022

BACKGROUND/OBJECTIVES: Diet planning in childcare centers is difficult because of the required knowledge of nutrition and development as well as the high design complexity associated with large numbers of food items. Artificial intelligence (AI) is expected to provide diet-planning solutions via automatic and effective application of professional knowledge, addressing the complexity of optimal diet design. This study presents the results of the evaluation of the utility of AI-generated diets for children and provides related implications. MATERIALS/METHODS: We developed 2 AI solutions for children aged 3-5 yrs using a generative adversarial network (GAN) model and a reinforcement learning (RL) framework. After training these solutions to produce daily diet plans, experts evaluated the human- and AI-generated diets in 2 steps. RESULTS: In the evaluation of adequacy of nutrition, where experts were provided only with nutrient information and no food names, the proportion of strong positive responses to RL-generated diets was higher than that of the human- and GAN-generated diets (P < 0.001). In contrast, in terms of diet composition, the experts' responses to human-designed diets were more positive when experts were provided with food name information (i.e., composition information). CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study to demonstrate the development and evaluation of AI to support dietary planning for children. This study demonstrates the possibility of developing AI-assisted diet planning methods for children and highlights the importance of composition compliance in diet planning. Further integrative cooperation in the fields of nutrition, engineering, and medicine is needed to improve the suitability of our proposed AI solutions and benefit children's well-being by providing high-quality diet planning in terms of both compositional and nutritional criteria.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4394-4401
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• 2013

본 연구의 목적은 건강검진을 받은 일반 성인들의 혈압과 혈청지질치 및 비만지표와의 관련성을 검토하고자 하였다. 조사대상은 2012년 한 대학교병원에서 건강검진을 받았던 20세 이상 일반 성인 2,734명(남자 1,344명, 여자 1,390명)을 대상으로 하였다. 조사는 해당 대학병원 연구윤리위원회(IRB)의 승인을 받은 후 대상자들의 종합건강검진 결과표와 문진표로부터 자료를 수집하였으며, 조사항목으로는 피조사자들의 성별, 연령, 안정 시 혈압(SBP, DBP), 혈청지질치(TC, HDL-C, LDL-C, TG, AI) 및 비만관련지표(BMI, 체지방률, 허리둘레) 등이었다. 연구결과, TC, TG, AI는 남녀 모두 고혈압군이 비고혈압군보다 유의하게 높았으며, HDL-C는 여자에서 비고혈압군이 고혈압군보다 유의하게 높은 반면, LDL-C는 고혈압군이 비고혈압군보다 유의하게 높았다. BMI, 체지방률, 허리둘레는 남녀 모두 고혈압군이 비고혈압군보다 유의하게 높았다. SBP와 DBP는 남녀 모두 연령, TC, TG, AI, BMI, 체지방률 및 허리둘레와 유의한 양의 상관관계를 보였다. 그러나 HDL-C와 LDL-C는 여자에서만 각각 음의 상관관계와 양의 상관관계를 보였다. 연령을 조정한 고혈압발생위험비는 남녀 모두에서 TC, TG, BMI, 허리둘레가 정상인 군보다 비정상인 군에서 유의하게 증가하였으며, HDL-C는 여자에서만, 체지방률은 남자에서만 유의하게 증가하였다. 이상과 같은 결과는 혈압이 여러 혈청지질치 및 비만지표들과 유의한 관련성을 갖고 있음을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• 간호행정학회지
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• 제9권3호
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• pp.495-505
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• 2003

Purpose: The purpose of this study was to develop 360 feedback for nursing unit manager based on the current personnel evaluation system and to evaluate the new tool according to evaluation subjects. Total of 277 subjects of nurse unit managers and staff nurses were participated in this study. Method: The study was conducted in three phases each for development, application, and analysis of 360 feedback. SAS program was utilized for data analysis with descriptive statistics, t-test, and analysis of variance. Result: The evaluation criteria of the developed 360 feedback tool consisted of 13 subscales such as professional knowledge, apprehension & judgement, job performance, applicability, creativity, leadership, responsibility, promptness & accuracy, administrative ability & sense of mission, activeness, cooperation, communicability, and general attitude. The internal consistency of the tool was Cronbach's alpha .939. The evaluation score by! peers(M=4.30) was the highest one, followed by self-evaluation(M=4.23), evaluation by supervisor(M=4.17), and evaluation by subordinate(M=4.10). The differences in the total evaluation scores among the subjects supervisor, self, peer, and subordinate were not statistically significant, but significant differences were found in some subscales scores. Conclusion: Further research is required to test the reliability and validity of the $360^{\circ}$ feedback tool, and to test the outcome and the process of $360^{\circ}$ feedback system.