• Korean Journal of Radiology
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• 제21권4호
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• pp.387-401
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• 2020

Radiomics and deep learning have recently gained attention in the imaging assessment of various liver diseases. Recent research has demonstrated the potential utility of radiomics and deep learning in staging liver fibroses, detecting portal hypertension, characterizing focal hepatic lesions, prognosticating malignant hepatic tumors, and segmenting the liver and liver tumors. In this review, we outline the basic technical aspects of radiomics and deep learning and summarize recent investigations of the application of these techniques in liver disease.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권1호
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• pp.30-33
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• 2016

With the advent of big data, data mining is more increasingly utilized in various decision-making fields by extracting hidden and meaningful information from large amounts of data. Even as exponential increase of the request of unrevealing the hidden meaning behind data, it becomes more and more important to decide to select which data mining algorithm and how to use it. There are several mainly used data mining algorithms in biology and clinics highlighted; Logistic regression, Neural networks, Supportvector machine, and variety of statistical techniques. In this paper it is attempted to compare the classification performance of an exemplary algorithm J48 and REPTree of ML algorithms. It is confirmed that more accurate classification algorithm is provided by the performance comparison results. More accurate prediction is possible with the algorithm for the goal of experiment. Based on this, it is expected to be relatively difficult visually detailed classification and distinction.

• 의학교육논단
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• 제24권2호
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• pp.79-92
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• 2022

With increasing demands for medical care by society, the medical system, and general citizens and rapid changes in doctor's awareness, the competencies required of doctors are also changing. The goal of this study was to develop a doctor's competency framework from the patient's perspective, and to make it the basis for the development of milestones and entrustable professional activities for each period of medical student education and resident training. To this end, a big data analysis using topic modeling was performed on domestic and international research papers (2011-2020), domestic newspaper articles (2016-2020), and domestic social networking service data (2016-2020) related to doctor's competencies. Delphi surveys were conducted twice with 28 medical education experts. In addition, a survey was conducted on doctor's competencies among 1,000 citizens, 407 nurses, 237 medical students, 361 majors, and 200 specialists. Through the above process, six core competencies, 16 sub-competencies, and 47 competencies were derived as subject-oriented doctor's competencies. The core competencies were: (1) competency related to disease and health as an expert; (2) competency related to patients as a communicator; (3) competency related to colleagues as a collaborator; (4) competency related to society as a health care leader (5) competency related to oneself as a professional, and (6) competency related to academics as a scholar who contributes to the development of medicine.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.243-263
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to analyze the causal relationship between user satisfaction, expected satisfaction, quality of service, perceived value, and expertise that should be emphasized in personalized medical information services for the development of personalized medical information services based on big data analysis and the spread of their demand. Design/methodology/approach This study established research models and hypotheses on the basis of the theory of reuse intent, and applied the PLS methodology for analysis, the factors that make it applicable to personalized medical services in the theory of service quality and satisfaction. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that it can be seen that the expertise, perceived value, and quality of medical services did not directly affect the user's intention to reuse, but formed a direct causal relationship through variables such as whether they met expectations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.38-39
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• 2019

본 논문은 R-CDM 의료영상정보를 기반으로 ELK Stack 기술을 적용하여 획득한 데이터의 분석 결과를 시각화하기 위한 시스템에 대해 기술한다. 제안한 시스템은 의료 빅데이터의 검색, 수집 그리고 분석 결과를 모니터링 할 수 있으며, 특히 대량의 데이터의 변화와 데이터간의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 수집된 의료영상 빅데이터에 대해 적용하여 현황과 처리결과 그리고 실시간 분석결과에 대한 모니터링을 통해 관리의 효율성을 높여 실시간 검색 및 분석 서비스 분야에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.95-106
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• 2016

생체 데이터는 사람에 따라 다르게 나타날 수 있고 사상의학과 밀접한 관계를 가지고 있다. 생체 데이터는 사람의 맥박과 혈압, 심박동 수와 과거의 병력, 노화의 정도, 체질량 지수 등을 의미하며, 이 생체 데이터는 사람의 건강상태를 판별하기 위한 기준 척도로 활용된다. 그렇기 때문에 생체 데이터는 사용하고자 하는 목적에 맞도록 가공되어야 한다. 기존 연구에서는 실시간으로 변화되고 있는 생체 데이터를 현재 시점의 스냅셧으로만 적용하고 있기 때문에 시간의 연속성이 배제되어 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 생체 데이터들로 구성되는 Big Data 환경에서 시간의 연속성을 포함하는 생체데이터의 패턴분석 모델을 제안한다. 제안 모델은 치료와 건강증진을 위해 전자침을 사용할 때 침자리의 선정을 신중하게 결정하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한방안이비인후피부과학회지
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• 제34권2호
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• pp.21-37
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• 2021

Objectives : Allergic rhinitis(AR) is a common chronic disease that accounts for 10-40% of the world's population. This study aims to analyze the status of claims, prevalence, and medical utilization of allergic rhinitis patients using representative patients sample data. Methods : This study used the National Patients Sample(HIRA-NPS) of the Health Insurance Review and Assessment Service for 7 years(2010-2016). And we defined AR patients as all statements including J30 or a subcategory of J30 as the main disease, using the Korean Standard Classification of Diseases(KCD-7). The trend of AR patients by year was divided into Western medicine(WM) and Korean medicine(KM), and analyzed by subgroup analysis such as inpatient/outpatient, gender, age, insurance type, and care institution. Results : Patients with AR were mainly claimed for first sub diagnosis in WM and major diagnosis in KM, and the number of claims increased about 1.3 times and 1.4 times compared to 2010 in WM and KM, respectively. In addition, the total annual medical expenses in 2016 increased 1.3 times and 1.7 times compared to 2010, respectively. Conclusions : Both WM and KM are showing a steadily increasing trend in medical use due to allergic rhinitis. Further research is needed by considering genetic and environmental factors and individual characteristics, and linking with additional data.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권4호
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• pp.347-353
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• 2008

본 연구는 의료기관 PACS 운영 및 영상정보관리 과정에서의 개인정보보호와 보안 관리에 대한 보안평가 기준 및 보안평가에 따른 등급기준을 마련하고자 하였다. 보안평가기준과 보안평가 등급기준의 지표를 도출하기 위해 ISO17799(BS 7799), HIPPA(Health Insurance and Portability and Accountability Act of 1996), 국내 의료법 등을 참조하여 정책적 보안, 기술적 보안, 데이터관리 보안, 물리적 보안 등 4가지 항목을 대분류로 선정 후 10개의 세부 평가항목을 선정하여 점수화 하였다. 도출된 보안평가기준과 보안등급의 지표를 가지고 30곳의 의료기관에서 조사를 시행하였다. 대분류의 평가 요소 중 물리적 보안 항목의 전체 의료기관평균 점수는 20점 만점기준 18.5점(93%)으로 가장 우수한 점수를 나타내었으며, 정책보안항목 30점 기준18.5점(62%), 데이터관리 보안항목 20점 기준 12점(60%), 기술적 보안항목 30점 기준 17.5점(58%) 순임을 알 수 있었다. 30개 종합병원의 보안평가 점수는 평균 67점으로 4등급 수준을 나타내었다. PACS환경에서 취약한 개인정보보호 및 보안의식에 대한 관리기준 수립이 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.93-100
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• 2024

4차 산업혁명의 도래와 함께 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등의 첨단 정보 기술이 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이 기술들은 방대한 양의 데이터를 생성하고 있으며, 많은 기업들이 이를 활용하고 있다. 그러나 개인 데이터 수집 시 발생할 수 있는 프라이버시 침해 위험으로 인해 사용자들은 민감한 정보 제공을 망설이고 있다. 특히 의료 분야에서는 환자의 병명과 같은 민감한 정보 수집이 큰 도전이 되고 있으며, 프라이버시 문제가 데이터 수집과 분석의 장애가 되고 있다. 본 연구는 프라이버시 보호를 유지하면서도 통계적 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 의료 데이터 수집 및 분석 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 단순한 데이터 수집을 넘어서, 프라이버시를 보장하면서 수집된 데이터에서 통계적 정보를 효과적으로 추출하는 방법을 포함한다. 실제 데이터를 이용한 성능 평가에서는 제안된 기법이 기존 방법보다 더 효과적으로 프라이버시를 보존하며 통계적 정보를 도출할 수 있음을 입증한다.

• 정보관리학회지
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• 제41권3호
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• pp.85-107
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• 2024

본 연구의 목적은 국외 데이터 큐레이션 연구 동향을 분석하는 것이다. 이를 위해 Scopus와 WoS에서 1,849건의 학술 정보를 추출하였으며 중복 제거 등을 통해 최종 1,797건의 논문, 학술대회 발표자료 등의 표제, 키워드, 초록을 분석 대상으로 하였다. 전처리를 거친 키워드를 빈도분석 하였으며, LDA 토픽 모델링 분석을 통해 주요 주제를 도출하고 토픽의 키워드를 대상으로 네트워크 분석을 통해 중심성을 도출하였다. 키워드 빈도 분석 결과, 'research', 'information' 등이 자주 등장했으며, 이는 데이터 큐레이션이 의학 연구, 생의학 연구 및 연구데이터 관리, 연구 인프라 등 다양한 측면에서 이루어지고 있음을 보여준다. LDA 토픽 모델링을 통해서는 '임상 의료 데이터의 품질 제고와 분석', '빅데이터 관리와 처리 시스템의 효율성 향상', '과학 데이터의 관리와 디지털 리포지터리', '의료 및 생물학적 데이터의 주석과 모델링', '유전자 및 단백질 데이터베이스 연구' 5가지 토픽을 도출하였다. 키워드 네트워크 분석 결과, 'analysis'는 전역 중심성에서 높은 수치를 나타내 데이터 활용 측면에서 분석 방법이나 분석 시스템 등으로 폭넓게 논의되고 있음을 알 수 있었고, 지역 중심성에서는 'research', 'gene', 'system' 등이 상위에 위치한 것으로 나타났다.