• 한방비만학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.46-53
• /
• 2017

Health care big data is thought to be a promising field of interest for disease prediction, providing the basis of medical treatment and comparing effectiveness of different treatments. Korean government has begun an effort on releasing public health big data to improve the quality and safety of medical care and to provide information to health care professionals. By studying population based big data, interesting outcomes are expected in many aspects. To initiate research using health care big data, it is crucial to understand the characteristics of the data. In this review, we analyzed cases from inside and outside the country using clinical data registry. Based on successful cases, we suggest research method for evidence-based Korean medicine. This will provide better understanding about health care big data and necessity of Korean medicine data registry network.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.325-340
• /
• 2020

오늘날 비약적으로 발달한 의료 기술(Health Technology)은 병원에서 생성되는 데이터 외에도 사물 인터넷 기반의 의료기기를 통해 방대한 양의 데이터를 축적하고 있다. 수집된 데이터는 다양한 가치를 창출할 수 있는 원료가 되지만 우리 사회에는 의료 빅데이터를 활용하는데 근거가 되는 법적·제도적 장치가 미비한 상태다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 기반 의료 산업의 활성화 방안을 모색하기 위해 의료 빅데이터의 활용을 저해하는 4가지 주요 요인을 살펴보았으며 그 외 국외 정책 및 기술적 동향을 파악해 국내 의료 빅데이터 활성화를 위한 시사점을 도출하였다. 연구결과 의료 빅데이터의 보안과 활용성 강화를 동시에 만족시키는 규제 체계의 개선 및 빅데이터 거버넌스의 구축이 필요하다는 결론이 도출되었으며 이를 위해 미국과 영국이 채택하고 있는 빅데이터 비식별화 가이드라인을 참고해 규제 체계를 정비할 것을 제안하였다. 향후 본 연구에서 도출한 결론 및 시사점의 구체적 활용 방안을 다룬 연구가 필요할 것으로 보이며 본 연구를 참고해 제도적 미비점을 보완한다면 의료 빅데이터를 유용하게 활용하는데 긍정적인 역할을 할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제15권3호
• /
• pp.974-992
• /
• 2021

Recently, the healthcare field has undergone rapid changes owing to the accumulation of health big data and the development of machine learning. Data mining research in the field of healthcare has different characteristics from those of other data analyses, such as the structural complexity of the medical data, requirement for medical expertise, and security of personal medical information. Various methods have been implemented to address these issues, including the machine learning model and cloud platform. However, the machine learning model presents the problem of opaque result interpretation, and the cloud platform requires more in-depth research on security and efficiency. To address these issues, this paper presents a recent technology for Internet-of-Things-based (IoT-based) health big data processing. We present a cloud-based IoT health platform and health big data processing technology that reduces the medical data management costs and enhances safety. We also present a data mining technology for health-risk prediction, which is the core of healthcare. Finally, we propose a study using explainable artificial intelligence that enhances the reliability and transparency of the decision-making system, which is called the black box model owing to its lack of transparency.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.345-352
• /
• 2022

Conducting AI-based fusion business due to the increment of ICT fusion medical device has been expanded. In addition, AI-based medical devices help change existing medical system on treatment into the paradigm of customized treatment such as preliminary diagnosis and prevention. It will be generally promoted to the change of medical device industry. Although the current demand forecasting of medical biotechnology commercialization is based on the method of Delphi and AHP, there is a problem that it is difficult to have a generalization due to fluctuation results according to a pool of participants. Therefore, the purpose of the paper is to predict demand forecasting for identifying promising technology based on building up big data in medical biotechnology. The development method is to employ candidate technologies of keywords extracted from SCOPUS and to use word2vec for drawing analysis indicator, technological distance similarity, and recommended technological similarity of top-level items in order to achieve a reasonable result. In addition, the method builds up academic big data for 5 years (2016-2020) in order to commercialize technology excavation on demand perspective. Lastly, the paper employs global data studies in order to develop domestic and international demand for technology excavation in the medical biotechnology field.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권2호
• /
• pp.397-407
• /
• 2014

의료정보의 급속한 발달로 인하여 막대한 양의 정보가 쌓이고 있다. 이러한 정보를 이용하여 임상연구를 하고자하는 욕구가 늘고 있으며, 고령화와 의료비의 가파른 상승을 해결해야하는 문제에 직면해 있다. 이에 대한 대안으로 빅데이터의 활용에 대한 목소리가 높다. 본 연구는 우리나라 의료기관들의 정보화 현황을 살피고 빅데이터 활용방안에 대한 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 문헌조사와 의료기관의 의료정보전문가 면담을 통해 자료를 수집하였으며, 수집기간은 2013년 9월부터 2013년 11까지 4개월간 시행하였다. 연구결과 향후 병원정보시스템은 환자관리 및 행정에서 연구와 정보전략 측면으로 발전하고 있다. 따라서 빅데이터 활용을 위한 시스템 구축과 비정형 데이터의 효과적 활용을 고려하여 전문인력 양성과 더불어 의료비 절감을 위한 국가의 정책지원이 마련되어야 할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.728-731
• /
• 2014

오늘날 IT 기술의 지속적인 발전과 국민의 평균 수명이 연장되면서 의료 서비스의 질도 중요한 관심사가 되고 있다. 개인의 일상에서 생성되는 트윗 빅 데이터를 분석해서 의료정보의 질 관리 툴로 사용한다. 분석된 빅 데이터는 근거중심의학에 기반한 향상된 의료정보를 제공한다. 또한 만성질환의 추적관찰이 가능하고 유병자의 추가적인 합병증 발생률을 감소시킬 수 있다. 따라서 효율적인 질병 치료와 질병 예방이 가능하게 된다.

• Mycobiology
• /
• 제49권6호
• /
• pp.582-588
• /
• 2021

The interaction of mating pheromone and pheromone receptor from the B mating-type locus is the first step in the activation of the mushroom mating signal transduction pathway. The B mating-type locus of Lentinula edodes is composed of Bα and Bβ subloci, each of which contains genes for mating pheromone and pheromone receptor. Allelic variations in both subloci generate multiple B mating-types through which L. edodes maintains genetic diversity. In addition to the B mating-type locus, our genomic sequence analysis revealed the presence of a novel chromosomal locus 43.3 kb away from the B mating-type locus, containing genes for a pair of mating pheromones (PHBN1 and PHBN2) and a pheromone receptor (RCBN). The new locus (Bα-N) was homologous to the Bα sublocus, but unlike the multiallelic Bα sublocus, it was highly conserved across the wild and cultivated strains. The interactions of RcbN with various mating pheromones from the B and Bα-N mating-type loci were investigated using yeast model that replaced endogenous yeast mating pheromone receptor STE2 with RCBN. The yeast mating signal transduction pathway was only activated in the presence of PHBN1 or PHBN2 in the RcbN producing yeast, indicating that RcbN interacts with self-pheromones (PHBN1 and PHBN2), not with pheromones from the B mating-type locus. The biological function of the Bα-N locus was suggested to control the expression of A mating-type genes, as evidenced by the increased expression of two A-genes HD1 and HD2 upon the treatment of synthetic PHBN1 and PHBN2 peptides to the monokaryotic strain of L. edodes.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.87-95
• /
• 2022

최근 스마트기술의 발달로 의료정보플랫폼에서 환자의 생체데이터가 실시간으로 측정 및 데이터베이스에 축적되며, 환자의 응급상황을 판단할 수 있다. 또한, 의료진은 이동단말기를 이용하여 간단한 인증 이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이동단말기를 이용한 의료정보 접근에 있어 환자상황과 이동단말기를 고려한 인증에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 응급상황에서 의료진의 이동단말기를 이용한 의료정보 접근허가를 위해 빅데이터 처리 및 에지컴퓨팅 기반의 자동인증지원 의료정보플랫폼에 대해 연구하였다. 기 연구된 자동인증 시스템은 응급상황에서 사용자인증과 이동단말기인증을 동시에 수행하며, 상위 의료정보 접근권한을 인증된 의료진과 이동단말기에 부여하는 인증 시스템이다. 환자의 고혈압, 당뇨와 같은 환자상태를 고려한 응급상황을 판단하기 위해 빅데이터 처리 및 분석기법을 제안한 플랫폼에 적용하였다. 또한 환자의 빠른 응급상황 판단을 위해 에지컴퓨팅을 의료정보 서버 앞단에 두어 의료정보 서버 대신 에지컴퓨팅에서 응급상황을 판단하도록 하였다. 의료정보 서버는 입력된 환자정보와 축적된 생체데이터를 이용하여 응급상황 판단수치를 도출하고, 에지컴퓨팅에 전달하여 환자 맞춤형 응급상황을 판단하도록 하였다. 결론적으로, 제안한 의료정보플랫폼은 빅데이터 처리와 에지컴퓨팅을 통해 환자상태를 고려하고 응급상황을 빠르게 판단하였으며, 자동인증을 통해 응급상황에서의 신속한 인증과, 환자상황과 의료진의 역할에 따른 접근권한 부여를 통해 환자정보를 보호하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제5권4호
• /
• pp.124-130
• /
• 2016

빅데이터 기술의 발전에 따라 여러 분야에서 빅데이터의 필요성이 증가하고 있다. 그중 최근 의료 산업은 치료 중심에서 예방과 건강관리 중심으로 변화됨에 따라 질병 발생 가능성 예측 및 개인 맞춤형 의료 서비스의 중요성이 증대되고 있다. 이를 위해서는 개인의 생체정보를 수집할 수 있는 디바이스와 수집된 데이터를 분석할 빅데이터 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 저가형 웨어러블 디바이스를 이용한 생체정보 빅데이터 시스템을 설계하였다. 웨어러블 디바이스는 심장 박동수와 걸음 수, 활동량 등의 기본적인 생체정보를 획득할 수 있는 Mi Band를 이용하였고, 수집된 생체정보는 MongoDB를 이용하여 NoSQL 형식으로 저장한 후 분석하였다. 본 연구의 결과를 기반으로 차후에는 Hadoop 등을 사용하여 실제 의료 환경에서 사용이 가능한 빅데이터 시스템을 구축하고 다양한 의료 정보용 웨어러블 디바이스와 연계하여 실제 의료 서비스에서 사용이 가능할 수 있다.

• Healthcare Informatics Research
• /
• 제24권4호
• /
• pp.251-252
• /
• 2018