The role of artificial medical intelligence through medical big data has been focused on data-based medical device business and medical service technology development in the field of diagnostic examination of the patient's current condition, clinical decision support, and patient monitoring and management. Recently, with the 4th Industrial Revolution, the medical field changed the medical treatment paradigm from the method of treatment based on the knowledge and experience of doctors in the past to the form of receiving the help of high-precision medical intelligence based on medical data. In addition, due to the spread of non-face-to-face treatment due to the COVID-19 pandemic, it is expected that the era of telemedicine, in which patients will be treated by doctors at home rather than hospitals, will soon come. It can be said that artificial medical intelligence plays a big role at the center of this paradigm shift in prevention-centered treatment rather than treatment. Based on big data, this paper analyzes the current status of artificial intelligence technology for chronic disease patients, market trends, and domestic and foreign company trends to predict the expected effect and future development direction of artificial intelligence technology for chronic disease patients. In addition, it is intended to present the necessity of developing digital therapeutics that can provide various medical services to chronically ill patients and serve as medical support to clinicians.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.37-44
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2021
At the time of entering the super-aged society, the health problem of the elderly is becoming more prominent due to the rapid digital era caused by COVID-19, but the gap between welfare budgets and welfare benefits according to regional characteristics is still not narrowed and there is a significant difference in emergency medical access. In response, this study proposes an ICT-based New Normal Smart Care System (NNSCS) to bridge the gap I n health and medical problems. This is an integrated system model that links the elderly themselves to health care, self-diagnosis, disease prediction and prevention, and emergency medical services. The purpose is to apply location-based technology and motion recognition technology under smartphones and smartwatches (wearable) environments to detect health care and risks, predict and diagnose diseases using health and medical big data, and minimize treatment latency. Through the New Normal Smart Care System (NNSCS), which links health care, prevention, and rapid emergency treatment with easy and simple access to health care for the elderly, it aims to minimize health gaps and solve health problems for the elderly.
Smart healthcare, combining ICT (Information and Communications Technologies) and medical technologies, has been rapidly emerging. Accordingly, its market has also increased as interest in disease prevention, management, and diagnosis grows due to the COVID-19 pandemic. In particular, using mobile devices to support medical activities, mobile healthcare has been attracting attention as a leading service in the smart healthcare market. However, the intention to use mobile healthcare apps may vary depending on individual beliefs and attitudes. Many studies on the intention to use mobile healthcare apps have used the TAM (Technology Acceptance Model), but there is a lack of studies that have been verified from the perspective of users' health beliefs. This study aims to identify the factors that affect the intention to use mobile healthcare apps based on the HBM (Health Belief Model). Furthermore, it investigates how this influencing mechanism fluctuates based on the user's mHealth literacy, the ability to find and understand health information through mobile. This study contributes to the empirical examination of the intention to use mobile healthcare apps through the HBM. It also offers insights for app providers and public health officials to increase the use of mobile healthcare apps.
This paper presents the development and market trends of nano biosensors. These biosensors must possess high sensitivity and selectivity to effectively detect diseases. Presently, many research groups are focusing on the field-effect transistor aspect of nano biosensors, which can identify diseases such as Down syndrome, bladder cancer, breast cancer, and numerous other cancers, utilizing graphene and transition metal dichalcogenide materials. In the case of in-vitro diagnostics, the use of nano biosensors has been rapidly growing since the onset of the COVID-19 pandemic. This paper also discusses market trends and the outlook for both national and international enterprises engaged in the nano biosensor field. Nano biosensors are expected to play a beneficial and significant role soon, contributing to the early diagnosis of diseases and subsequently improving patient outcomes.
The epidemic of 2019 novel coronavirus, later named as severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), is still gradually spreading worldwide. The nucleic acid test or genetic sequencing serves as the gold standard method for confirmation of infection, yet several recent studies have reported false-negative results of real-time reverse-transcriptase polymerase chain reaction (rRT-PCR). Here, we report two representative false-negative cases and discuss the supplementary role of clinical data with rRT-PCR, including laboratory examination results and computed tomography features. Coinfection with SARS-COV-2 and other viruses has been discussed as well.
Objectives : The purpose of this survey is to investigate the current status of violence that occurred in Korean medicine clinics targeting medical staff. Methods : First, questionnaires were developed to investigate the actual situation of violence against medical personnel occurring within Korean medicine clinics. The questions consist of five items on the characteristics of the respondent, ten items on identifying the actual state of violence against Korean medical workers, two items on relevance to COVID-19, two items on related legal issues, and three items on policies. The survey was conducted online from 16 November 2021 to 30 November 2021. Results : Total 519 Korean medical doctors responded to the questionnaire, and 314 (60.50%) responded that they had experienced violence demage while working. While the female staffs experience significantly more violence (𝜒2=18.398, p <0.001) and sexual violence (𝜒2=74.855, p <0.001) than the males, the males tend to be more exposed to physical assault than the female (𝜒2=3.900, p = 0.048). Conclusion : Through this study, we identified the situation of violence against medical staffs in Korean medicine clinics, and concluded that it should be necessary to establish strategies for the prevention and management of violence in a social and institutional way.
The emergence and resurgence of novel respiratory infectious diseases since the turn of the millennium, including SARS, H1N1 flu, MERS, and COVID-19, have posed a significant global health threat. Efforts to combat these threats have involved various approaches, however, continued research and development are crucial to prepare for the possibility of emerging viruses and viral variants. Direct detection methods for viral pathogens include molecular diagnostic techniques and immunodiagnostic methods, while indirect diagnostic methods involve detecting changes in the condition of infected patients through imaging diagnostics, gas analysis, and biosignal measurement. Molecular diagnostic techniques, utilizing advanced technologies such as gene editing, are being developed to enable faster detection than traditional PCR methods, and research is underway to improve the efficiency of diagnostic devices. Diagnostic technologies for infectious diseases continue to evolve, and several key trends are expected to emerge in the future. Automation will facilitate widespread adoption of rapid and accurate diagnostics, portable diagnostic devices will enable immediate on-site diagnosis by healthcare professionals, and advancements in AI-based deep learning diagnostic models will enhance diagnostic accuracy.
Our research participants were composed of health teachers exhausted by the COVID-19 pandemic. This study analyzed the attitudes towards image-making through utilizing the job training at Gwangju Metropolitan Office of Education on August 2022, where our study was able to obtain and analyze 30 elementary, middle, and high school health teachers who participated. Image making is defined as playing a role in increasing self-esteem through outward appearances such as facial expressions and posture, personal color, makeup, tone, hairstyling, and fashion and impacting individuals inwardly to increase self-confidence. Therefore, there is a positive impact in providing an image-making program that considers the occupational characteristics of a health teacher. It had the effect of stress relief and aided in building a healthier self-image among the participants. The results our study showed the following results. First, all participants had various concerns regarding their appearance and deemed that image-making was necessary, yet they needed to be more informed regarding the specific methods of doing so. Secondly, participants were mainly focused on purchasing makeup products for image making. Although participants showed interest in a personal color diagnosis, there needed to be more support in approaching the subject as the diagnosis was necessary from an expert. Third, participants stated that image-making should occur for their middle-aged selves when experienced in the field. Participants believed that they would be more concerned with how others viewed them after gaining expertise. Hence, this study found that the occupational characteristics of health teachers greatly benefitted from image-making programs oriented to their careers and would also show an increase in job satisfaction.
최근 코로나19 바이러스의 팬데믹으로 인하여 기존의 사회 및 교육적 체계의 변화가 가속화되고 있으며, 특히 교육 격차로 인한 학습자 맞춤형 교육 체계와 같은 여러 가지 교육적 대응의 필요성이 제기되고 있다. 학습자 맞춤형 교육을 위해서는 학습자의 학습 단계별로 세밀한 진단을 통해 학습 과정에 대한 정보를 기반으로 피드백 및 보정 지원이 필요하다. 본 연구에서는 초등학교 학생들이 수학 학습 과정에서 겪는 어려움 및 오개념을 진단하기 위해 평가 문항을 개발하였다. 개발한 수학 학습 진단 평가 문항은 전국 초등학교 3~6학년 학생 675명에게 적용하였고, 그 결과를 분석하였다. 본고에서는 평가 문항 개발 과정, 평가 문항의 신뢰도 및 타당도 검사 과정, 현장 적용 과정 및 분석 결과를 공유하고, 연구 결과를 통해 도출한 학교 현장에서의 수학 교수·학습 지원 방안에 시사점을 제시하고자 한다. 또한 본 연구는 코로나19 감염증의 장기화 및 뉴노멀 시대의 비대면 학습 환경에서의 수학 학습 어려움 및 오개념 진단 평가 문항의 활용 방안 및 관련한 교육 정책에 제언을 주고 있다.
본 연구에서는 '레플리카'와 같은 텍스트 입력 기반의 부정적 감정 완화가 가능한 국내 인공지능 챗봇인 BERGPT-chatbot을 제안하고자 한다. BERGPT-chatbot은 KR-BERT와 KoGPT2-chatbot을 파이프라인으로 만들어 감정 완화 챗봇을 모델링하였다. KR-BERT를 통해 정제되지 않은 일상 데이터셋에 감정을 부여하고, 추가 데이터셋을 KoGPT2-chatbot을 통해 학습하는 방식이다. BERGPT-chatbot의 개발 배경은 다음과 같다. 현재 전 세계적으로 우울증 환자가 증가하고 있으며, 이는 COVID-19로 인해 장기적 실내 생활이나 대인 관계 제한으로 더욱 심각한 문제로 대두되었다. 그로 인해 부정적 감정 완화나 정신 건강 케어에 목적을 둔 국외의 인공지능 챗봇이 팬데믹 사태로 사용량이 증가하였다. 국내에서도 국외의 챗봇과 비슷한 심리 진단 챗봇이 서비스 되고 있으나, 국내의 챗봇은 텍스트 입력 기반 답변이 아닌 버튼형 답변 중심으로 국외 챗봇과 비교하였을 때 심리 진단 수준에 그쳐 아쉬운 실정이다. 따라서, BERGPT-chatbot을 통해 감정 완화에 도움을 주는 챗봇을 제안하였으며, BERGPT-chatbot과 KoGPT2-chatbot을 언어 모델의 내부 평가 지표인 '퍼플렉서티'를 통해 비교 분석하여 BERGPT-chatbot의 우수함을 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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