• 한방재활의학과학회지
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• 제27권2호
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• pp.67-75
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• 2017

Objectives The study of the clinical effects of traditional east asian medicine (TEAM) using Taiwan national health insurance claim dataset (NHIRD) is useful in Korean Medicine research. We reviewed the clinical studies of TEAM using NHIRD as a whole through this study. Methods We comprehensively searched PUBMED and NHIRD DB for clinical effects of TEAM study using NHIRD from inception to 17, January 2017. As a result, 40 studies investigating the contribution of TEAM intervention to health benefit have been confirmed. We analyzed publication time, target disease, sample size, outcome measurement and main result of 40 searched studies. Results The number of TEAM studies using NHIRD grdually increasing. The topics of the team study using NHIRD covered a wide range of subjects including cardiovascular disease, tumor, gynecological disease, diabetes and kidney disease. The studies have shown large samples and reported significant effects on severe diseases. Conclusions The results of this study suggest that the study of Korean Medicine using Big data will be useful for decision making related to health care in Korea. However, considering the limited domestic Korean health insurance data, it will be necessary to activate the big data research of Korean Medicine through the establishment of a separate cohort in Korea.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.467-475
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• 2014

최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이(Pathway)는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.

• 보건행정학회지
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• 제28권3호
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• pp.263-271
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• 2018

Health technology assessment (HTA) is defined as multidisciplinary policy analysis to look into the medical, economic, social, and ethical implications of the development, distribution, and use of health technology. Following the recent changes in the social environment, there are increasing needs to improve Korea's healthcare environment by, inter alia, assessing health technologies in an organized, timely manner in accordance with the government's strategies to ensure that citizens' medical expenses are kept at a stable level. Dedicated to HTA and research, the National Evidence-based Healthcare Collaborating Agency (NECA) analyzes and provides grounds on the clinical safety, efficacy, and economic feasibility of health technologies. HTA offers the most suitable grounds for decision making not only by healthcare professionals but also by policy makers and citizens as seen in a case in 2009 where research revealed that glucosamine lacked preventive and treatment effects for osteoarthritis and glucosamine was subsequently excluded from the National Health Insurance's benefit list to stop the insurance scheme from suffering financial losses and citizens from paying unnecessary medical expenses. For the development of HTA in Korea, the NECA will continue exerting itself to accomplish its mission of providing policy support by health technology reassessment, promoting the establishment and use of big data and HTA platforms for public interest, and developing a new value-based HTA system.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권1호
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• pp.39-43
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• 2017

As the industry grows, the amount of data grows exponentially, and data analysis using these serves as a predictable solution. As data size increases and processing speed increases, it has begun to be applied to new fields by combining artificial intelligence technology as well as simple big data analysis. In this paper, we propose a method to quickly apply a machine learning based algorithm through efficient resource allocation. The proposed algorithm allocates memory for each attribute. Learning Distinct of Attribute and allocating the right memory. In order to compare the performance of the proposed algorithm, we compared it with the existing K-means algorithm. As a result of measuring the execution time, the speed was improved.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.551-554
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• 2017

세계적으로 최대 산업은 의료 산업이며 노령화와 웰빙 수요 확대로 인해 미래 먹거리인 의료 산업의 경쟁 전략 검토가 필요하다. 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅데이터화 및 인공지능의 결합으로 지능의료의 역량 증대에 따른 디지털 헬스케어의 지능화 수준을 연구하여 미래 의료 분야의 의료 최적화 모델 구축하기 위한 대응 방안을 모색하고자 한다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제47권2호
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• pp.118-125
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• 2020

Since April 2015, post-mastectomy breast reconstruction has been covered by the Korean National Health Insurance Service (NHIS). The frequency of these procedures has increased very rapidly. We analyzed data obtained from the Big Data Hub of the Health Insurance Review and Assessment Service (HIRA) and determined annual changes in the number of breast reconstruction procedures and related trends in Korea. We evaluated the numbers of mastectomy and breast reconstruction procedures performed between April 2015 and December 2018 using data from the HIRA Big Data Hub. We determined annual changes in the numbers of total, autologous, and implant breast reconstructions after NHIS coverage commenced. Data were analyzed using Microsoft Excel. The post-mastectomy breast reconstruction rate increased from 19.4% in 2015 to 53.4% in 2018. In 2015, implant reconstruction was performed in 1,366 cases and autologous reconstruction in 905 (60.1% and 39.8%, respectively); these figures increased to 3,703 and 1,570 (70.2% and 29.7%, respectively) in 2018. Free tissue transfer and deep inferior epigastric perforator flap creation were the most common autologous reconstruction procedures. For implant-based reconstructions, the rates of directto-implant and tissue-expander breast reconstructions (first stage) were similar in 2018. This study summarizes breast reconstruction trends in Korea after NHIS coverage was expanded in 2015. A significant increase over time in the post-mastectomy breast reconstruction rate was evident, with a trend toward implant-based reconstruction. Analysis of data from the HIRA Big Data Hub can be used to predict breast reconstruction trends and convey precise information to patients and physicians.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.260-269
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• 2016

최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 또한, 한의학에 대한 과학적 접근이 진행되면서 한약재 성분의 효능을 검증하고자 하는 다양한 분자 생물학 분야의 연구가 진행되고 있다. 하지만 관련 한약재의 주요 성분과 관련된 생화학적 기작을 손쉽게 검색할 수 있는 시스템이 갖추어져 있지 못한 실정이다. 그래서 본 논문에서는 PubMed로부터 한약재와 관련된 논문들을 수집후, 수집된 논문들에 대한 문헌 분석을 통해 추출된 한약재 관련 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 저장 및 관리하는 한약재 정보 데이터베이스를 구축했다. 또한, 연구자들에게 구축한 한약재 정보 데이터베이스에 대한 직관적 분석을 제공하기 위해 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 네트워크에 대한 다차원 분석을 제공하는 시스템을 개발했다. 마지막으로, 본 시스템은 향후 다양한 한약재 성분의 효능 및 생물학적 기작을 파악하는데 중요한 도구로 활용될 것으로 기대한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권1호
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• pp.1-9
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• 2022

In the past few decades, great progress has been made on understanding the interaction between nutrition and health status. But despite this wealth of knowledge, health problems related to nutrition continue to increase. This leads us to postulate that the continuing trend may result from a lack of consideration for intra-individual biological variation on dietary responses. Precision nutrition utilizes personal information such as age, gender, lifestyle, diet intake, environmental exposure, genetic variants, microbiome, and epigenetics to provide better dietary advices and interventions. Recent technological advances in the artificial intelligence, big data analytics, cloud computing, and machine learning, have made it possible to process data on a scale and in ways that were previously impossible. A big data platform is built by collecting numerous parameters such as meal features, medical metadata, lifestyle variation, genome diversity and microbiome composition. Sophisticated techniques based on machine learning algorithm can be used to integrate and interpret multiple factors and provide dietary guidance at a personalized or stratified level. The development of a suitable machine learning algorithm would make it possible to suggest a personalized diet or functional food based on analysis of intra-individual metabolic variation. This novel precision nutrition might become one of the most exciting and promising approaches of improving health conditions, especially in the context of non-communicable disease prevention.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.18-23
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• 2016

의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.

• 보건행정학회지
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• 제13권2호
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• pp.125-143
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• 2003

This study was conducted to estimate the future government budget in medical expenditures using for the low-income handicapped, because medical expenditures to the low-income handicapped is escalating in these days. It became a big problem not only to the central-government but also to the district-government because they have to subsidize a part of co-payment. This study was designed to project the future government budget using structural model. For the short-term projection, the structural model is stronger than the regression model. The data used for this study were the population projection data based on National Census Data(2000) of the National Statistical Office, the data of Ministry of Health & Welfare, and the data of National Health Insurance Corporation from November 2m to June 2001. The results of the study are summarized as follows: The future government budget in medical expenditures using to the low-income handicapped will be 15-18 billion Won in the year 2003, 16-23 billion Won in 2004, 18-30 billion Won in 2005, 19-38 billion Won in 2006 and 21-49 billion Won in 2007. It is predicted that they would be increasing rapidly. Therefore, the government budget in medical expenditures using for the low-income handicapped must be enlarged.