Jae-Kyung Ryu;Nam-Joong Kim;So-Min Kim;Sun-Kyoung Lee
Journal of Technologic Dentistry
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v.46
no.2
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pp.42-48
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2024
Purpose: The purpose of this study is to investigate the applications and prospects of big data in digital dental healthcare. Methods: The study included 30 participants in the dental field (dentists, technicians, professors, and graduate students). From June 25 to 30, 2023, the contents of the study were thoroughly explained, consent was obtained from the research subjects, and a questionnaire was administered via an internet service. The questionnaires of 28 participants who responded completely were used for analysis. The collected data were statistically processed using IBM SPSS Statistics ver. 22.0 (IBM). Results: The use of big data in digital dental healthcare, digital dental health system, mobile dental health, dental health analysis, and telehealthcare were all heavily surveyed, with an average score of 3.97 or higher on a 5-point Likert scale. The areas where big data can be utilized in digital dental healthcare are as follows. The utilization rate for three-dimensional digital product development via linkage with big data systems and industrial field manufacturing technology was found to be 4.11±0.67, and the analysis of trends by age in the occurrence of various oral diseases was found to be 4.00±0.98. Conclusion: In the future, research into the viability of big data's success in the medical data field, which is directly related to human life, is needed. Additionally, social policies and regulations regarding big data-related information and standards in dental healthcare are necessary.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.4
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pp.163-172
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2022
This study investigates the IPI (Information Protection Intention) of DHS (Digital Healthcare Service) providers by introducing PMT (Protection Motivation Theory). This study examines the effects of protection motivation, such as threat appraisal and coping appraisal, on IPI, such as ICI(Induction Control Intention) and SDI(Self Defense Intention). The research model, based on the PMT, adopted severity, vulnerability, reaction efficacy and self-efficacy as independent variables. The research model was validated through quantitative research, a survey of 222 DHS providers in South Korea, using structural equation modeling. The results show that (1) a clear awareness of the consequences of security threats increases the understanding of DHS providers on the severity of closure of healthcare information, and thus may decreases abuse of DHS by providers; (2) user confidence and satisfaction on the security system may make them be confident that they can handle the closure of healthcare information by themselves; and (3) although DHS providers are realizing the consequences of closure of healthcare information, they think that they are unlikely to encounter such situations. As a result of this study, venture companies that provide DHS need to provide contents that can continuously increase providers' security level in order to increase providers' information protection intention. It suggests that IPI is important through trust of healthcare service providers.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.299-302
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2014
Due to the convergence between digital devices and the development of wireless communication technology, bit-signal sensor miniaturization, building an Electronic Medical Record (EMR) which is a digital version of a paper chart that contains all of a patient's medical history and the information of Electronic Health Record (EHR), Ubiquitous healthcare (u-Healthcare) that can monitor their health status and provide personal healthcare service anytime and anywhere. Also, the appearance of cloud computing technology is one of the factors that accelerate the development of u-healthcare service. However, if the individual information to be used maliciously during the u-healthcare service utilization, leads to serious problems directly related to the individual's life because if it goes beyond the level of simple health screening and treatment, it may not provide accurate and reliable healthcare services. For this reason, we analyzed a variety of security issues related to u-healthcare service in cloud computing environment and described about directions of secure health information sharing system construction. In addition, we suggest the future developmental direction for th activation of u-healthcare industry.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.6
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pp.131-141
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2024
The aging population and worsening lifestyle habits have increased the risk of chronic diseases. This has heightened the importance of preventive healthcare, particularly through personalized health management services based on individual health data. Despite this, the domestic digital healthcare industry remains underdeveloped. Given the need for acceptance from both consumers and providers, this study uses the Analytic Hierarchy Process (AHP) to identify success factors for health management service platforms. AHP evaluates the relative importance of various factors to aid decision-making. Results show that providers prioritize data analysis and platform design, laws and regulations, and data standardization, while consumers prioritize system stability, laws and regulations, and system security. These findings highlight the need for strategies to bridge the expectation gap to effectively promote health management service platforms.
In these days the patient can be easy to see the treatment results at home without going directly to hospital. Despite the many advantages that the patient is got optimum service timely, the currently used personal healthcare devices have no compatibility because the manufacturer use the proprietary software and hardware protocols. For these issues, standardization is required between the set-top box and the individual healthcare devices. In this paper, we designed the healthcare set-top box possible to biometric data transmission by using a standard IEEE P11073 between the device and the set-top box. Because the set-top box using IEEE P11073 standardization can transfer data independently, we are expected to make it contribute significantly to the healthcare business.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.2
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pp.134-143
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2022
'Data' is the key component that leads Digital Healthcare. Most of the Healthcare Data is personal information of data subject and includes Sensitive Information. It is very important for companies to use data lawfully and safely during the lifecycle of data collection, use, provision, and destruction. However, small and medium-sized enterprises(SMEs), ventures, and startups, which account for 78% of the Healthcare Services Industry, have had difficulties in performing tasks related to personal information protection. The personal Information Protection Act's requirements depending on the purpose of using Personal Information are different. Also, the requirements for each personal information lifecycle are varied. Therefore, this study suggests six purposes for companies to use healthcare data. It examines the considerations during the lifecycle in which personal information is collected to be destroyed.
Digital platforms characterized by network effects enable provisioning of various types of services and provide a mechanism for linking producers and consumers. Identifying the key Quality of Service attributes of such platforms is vital for their continued success and growth. In this paper, a set of quality attributes for platforms is first extracted from different extant quality models. Then actual user feedback data from three platform providers are analysed and mapped against the set of quality attributes to determine the key attributes that are relevant. These findings are corroborated with qualitative data from interviews of different stakeholders. The results show that service quality characteristics are important to the success of platforms. Functional characteristics of platforms assume importance where the digital contributions of the platform is higher. Apart from these, 'fitness for use' as a major determinant of quality is also important in digital platforms.
The Healthcare supply chain management has recently attracted attention as a critical tool to improve service quality and reduce healthcare operational cost. Improving large hospital supply chain performance has become increasingly important as healthcare organizations strive to improve the service quality, while reducing the ever-increasing healthcare cost. This paper explores the strategic areas where the traditional supply chain management may enhance the overall performance of the large hospitals. Based on the literature review and relevant case analysis, this paper argues that the visibility, information sharing and standardization are the critical factors for deploying the supply chain principles, and also proposes the supply chain framework for efficient planning and execution, the use of RFID-enabled system for the end-to-end traceability of medical products, and cross-docking system for minimizing the inventory level in the hospital supply chain. Implications of the study findings are discussed.
With the recent development of IoT technology, medical services using IoT technology are increasing in many medical institutions providing health care services. However, as the number of IoT sensors attached to the user body increases, the healthcare information transmitted to the server becomes complicated, thereby increasing the time required for analyzing the user's healthcare information in the server. In this paper, we propose a deep learning based health care information management method to collect and process healthcare information in a server for a large amount of healthcare information delivered through a user - attached IoT device. The proposed scheme constructs a subnet according to the attribute value by assigning an attribute value to the healthcare information transmitted to the server, and extracts the association information between the subnets as a seed and groups them into a hierarchical structure. The server extracts optimized information that can improve the observation speed and accuracy of user's treatment and prescription by using deep running of grouped healthcare information. As a result of the performance evaluation, the proposed method shows that the processing speed of the medical service operated in the healthcare service model is improved by 14.1% on average and the server overhead is 6.7% lower than the conventional technique. The accuracy of healthcare information extraction was 10.1% higher than the conventional method.
Ubiquitous healthcare is a recent technology and a new methodology of medical diagnosis and medical care. However, in order for u-Healthcare service to become a general technology, there are some technological barriers(mobility, minimization, battery consumption etc) to overcome. In this paper, we developed a spectrum analysis system for smart phones. The results showed that compared to other solutions, our's were not only small in size but also almost the same in performance(reproducibility comparison experiments, Spectrum, Calibration Curve and Prediction). Therefore, the proposed solution is expected to be widely used in u-Health area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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