• 한국병원경영학회지
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• 제15권1호
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• pp.49-69
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• 2010

The major purpose of this study is to find out relevant factors affecting utilization of Long Term Care Hospitals since the Elderly Long Term Care Insurance System was adopted in Korea. The sample hospitals of this study are 5 long term care hospitals located in 4 big cities and 1 local area. The research data were collected with structured questionnaire from 247 patients and patients' protectors in 5 sample hospitals. Analyzing methods are descriptive statistics, factor analysis and multiple regression with SPSS(version 12.0). Major results of this study are as follows. 1) Utilization and recommendation of patients is affected significantly by the level of hospital facilities (0.043), fee level(0.026), level of staff (0.000), and discomfort of services(0.001). 2) Level of staff is very positively correlated with utilization and recommendation of patients. 3) Discomport of services is very negatively correlated with utilization and recommendation of patients. On the basis of results this study conclude that the management of Long Term Care Hospitals is required conclude to improve the level of staff and facilities and to solve discomport problems of services for patients' marketing. And also more in-depth study on the utilization factors of long term care hospital in Korea is required.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.1-7
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• 2020

As the demand for health screening increases, there is a need for efficient design of screening items. We build machine learning models for health screening and recommend screening items to provide personalized health care service. When offline, a synthetic data set is generated based on guidelines and clinical results from institutions, and a machine learning model for each screening item is generated. When online, the recommendation server provides a recommendation list of screening items in real time using the customer's health condition and machine learning models. As a result of the performance analysis, the accuracy of the learning model was close to 100%, and server response time was less than 1 second to serve 1,000 users simultaneously. This paper provides an adaptive and automatic recommendation in response to changes in the new screening environment.

• 보건행정학회지
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• 제29권3호
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• pp.342-356
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• 2019

Background: The objectives of the study are to find out the effect of the implementing reform in three Central Asian countries, identify its impact on health status and health care delivery systems. This study address to identify strong and weak points of the health systems and provide a recommendation for further health care organization. Methods: A comparative analysis was conducted to evaluate the effects of implemented policy on health care system efficiency and equity. Secondary data were collected on selected health indicators using information from the World Health Organization Global Health Expenditure Database, European Health Information Platform, and World Bank Open Data. Results: In terms of population status, countries achieved relatively good results. Infant mortality and under-5 mortality rate decreased in all countries; also, life expectancy increased, and it was more than 70 years. Regulations of the health systems are still highly centralized, and the Ministry of Health is the main organ responsible for national health policy developing and implementation. Among the three countries, only Kyrgyzstan was successful in introducing a national health system. Distribution of health expenditure between public expenditure and out-of-pocket payments was decreased, and out-of-pocket payments were less the 50% of total health expenditure in all countries, in 2014. Conclusion: After independent, all three countries implemented a certain number of the policy reform, mostly it was directed to move away from the old the Soviet system. Subsequent reform should be focused on evidence-based decision making and strengthening of primary health care in terms of new public health concepts.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.693-706
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• 2018

노인의 신체기능에 부합하는 복지용구를 제공하는 것은 노인이 가능한 한 오랫동안 자신의 집과 지역사회에서 자립하여 생활할 수 있도록 돕기 위해 매우 중요하다. 본 연구는 수급자의 신체 및 인지 기능 상태를 고려하여 개개인에게 적합한 복지용구 품목을 권고할 수 있는 과학적인 복지용구 표준급여모형 알고리즘을 개발하고자 수행되었다. 모형개발에는 데이터마이닝기법인 의사결정나무를 활용하였다. 수급자 8,084명의 장기요양인정조사자료와 파워어세서가 작성한 표준급여계획, 수급자 특성 자료를 이용하여 데이터를 구축하였고, 15개 복지용구 품목별로 표준급여모형을 개발하였다. 본 연구는 노인장기요양보험의 복지용구 급여계획의 객관성 및 과학성을 확보하고 수급자의 자립생활과 안전을 향상시키는 데에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.316-318
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• 2019

최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권5호
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• pp.469-477
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• 2001

본 논문은 가정에 있는 만성질환자, 퇴원한 환자 및 자신의 건강을 염려하는 정상인 등을 대상으로 매일 측정한 심전도. 혈압. 혈중 산소 포화농도 등과 같은 생리변수와 건강 설문에 대한 응답을 분석하여 건강상태를 지속적으로 파악하고, 비정상적인 상태가 발견될 경우에는 의사가 정확히 확인하여 필요한 조치를 조언하는 재택건강관리서비스에 대해서 기술하고 있다 재택건강관리서비스를 위해서 가입자는 재택건강관리단말기와 인터넷에 연결된 PC를 가정에 구비하여야 한다. 관제센터는 의사와 가입자의 기본정보와 가입자의 건강정보를 저장하기 위한 데이터베이스 시스템, 생체신호와 건강설문을 분석하여 현재상태의 비정상여부를 판단하는 건강상태자동평가시스템, 가입자와 의사들이 웹 브라우저를 사용하여 원하는 건강정보를 데이터베이스에서 검색, 조회하고. 그 내용을 수정. 편집하여 저장할 수 있는 웹 기반 건강정보관리시스템이 필요하다. 또한, 공중전화망 및 무선통신망을 이용한 음성 및 문자 전송과 인터넷을 이용한 전자우편에 의해 의사의 소견을 가입자에게 전달하는 통합 메시징 시스템 (UMS). 종합검진센터에서 의사가 검사결과와 문진 결과를 입력하기 위한 정보입력 PC. 병원에서 의사가 가입자의 정보를 조회하거나 정밀진단결과를 입력하기 위한 인터넷 PC 등이 설치되어야 한다. 일반에게 이러한 서비스를 널리 보급하기 위해서는, 생리변수들의 무구속 및 무자각 측정기술과 지능적인 건강평가 알고리즘의 개발에 대한 연구가 계속 수행되어야 할 것이다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제33권4호
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• pp.67-77
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• 2016

Objectives: The study was to propose strategies and directions how to manage the hypertension and diabetes in communities. Methods: The survey data from 606 patients with hypertension or diabetes based on Community Health Survey, 2013 were analyzed and the hypertension and diabetes projects in communities for last 10 years were reviewed. Results: The patients visiting the primary clinics had statistically significant lower rates than those of teaching hospitals in physician's recommendation experience, perception level of attention from doctors, self-efficacy and health habit practice level. Since the Hypertension and diabetes registration and management system in 2007, there have been several trials for management of hypertension and diabetes such as Chronic diseases management system on the primary clinics, Community based primary medical care pilot projects, Post-national health screening management, and Pilot project on reimbursement for chronic diseases care services. Conclusions: The upmost urgent task might be to have a support system for patients' self care affiliated with primary clinics. To achieve it, it is necessary to expand the current Hypertension and diabetes registration and management system into nation and to find a way to attract the active participation from primary clinics.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권6호
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• pp.2434-2441
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• 2015

This paper proposes an exercise recommendation system for treating obesity that provides systematic recommendations for exercise and diet. Five body indices are considered as indicators for recommend exercise and diet. The system also informs users of prohibited foods using health data including blood pressure, blood sugar, and total cholesterol. To maximize the utility of the system, it displays recommendations for both indoor and outdoor activities. The system is equipped with multimode sensors, including a three-axis accelerometer, a laser, a pressure sensor, and a wrist-mounted sensor. To demonstrate the effectiveness of the system, field tests are carried out with three participants over 20 days, which show that the proposed system is effective in treating obesity.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.284-310
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• 2024

Identifying clinical pathways for disease diagnosis and treatment process recommendations are seriously decision-intensive tasks for health care practitioners. It requires them to rely on their expertise and experience to analyze various categories of health parameters from a health record to arrive at a decision in order to provide an accurate diagnosis and treatment recommendations to the end user (patient). Technological adaptation in the area of medical diagnosis using AI is dispensable; using expert systems to assist health care practitioners in decision-making is becoming increasingly popular. Our work architects a novel knowledge-based recommender system model, an expert system that can bring adaptability and transparency in usage, provide in-depth analysis of a patient's medical record, and prescribe diagnostic results and treatment process recommendations to them. The proposed system uses a set of parallel discrete fuzzy rule-based classifier systems, with each of them providing recommended sub-outcomes of discrete medical conditions. A novel knowledge-based combiner unit extracts significant relationships between the sub-outcomes of discrete fuzzy rule-based classifier systems to provide holistic outcomes and solutions for clinical decision support. The work establishes a model to address disease diagnosis and treatment recommendations for primary lung disease issues. In this paper, we provide some samples to demonstrate the usage of the system, and the results from the system show excellent correlation with expert assessments.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.