The purpose of this study was to establish a model for constructing longitudinal data for medical school, and to structure cohort and longitudinal data using data from Yonsei University College of Medicine (YUCM) according to the established input-environment-output (I-E-O) model. The study was conducted according to the following procedure. First, the data that YUCM has collected was reviewed through data analysis and interviews with the person in charge of each questionnaire. Second, the opinions of experts on the validity of the I-E-O model were collected through the first expert consultation, and as a result, a model was established for each stage of medical education based on the I-E-O model. Finally, in order to further materialize and refine the previously established model for each stage of medical education, secondary expert consultation was conducted. As a result, the survey areas and time period for collecting longitudinal data were organized according to the model for each stage of medical education, and an example of the YUCM cohort constructed according to the established model for each stage of medical education was presented. The results derived from this study constitute a basic step toward building data from universities in longitudinal form, and if longitudinal data are actually constructed through this method, they could be used as an important basis for determining major policies or reorganizing the curricula of universities. These research results have implications in terms of the management and utilization of existing survey data, the composition of cohorts, and longitudinal studies for many medical schools that are conducting surveys in various areas targeting students, such as lecture evaluation and satisfaction surveys.
This study shares details on the operating process and results of the cohort of students and graduates that was designed and implemented at Konyang University College of Medicine in Daejeon and discusses future directions for cohort establishment and improvement. First, Konyang University College of Medicine established the necessity and defined the purpose of cohort design and implementation. A task force was formed to establish guidelines for analysis targets, procedures, reports, and data management, and cohort operation was classified as a quality control activity. Data were collected through surveys of current students and graduates, and data generated during the curriculum were collected, analyzed, and reported every 2 years. The cohort data collection and analysis methods are designed by the Department of Medical Education, and data collection is carried out by the administrative team and each committee. Data management and analysis are handled by the Center for Medical Education Support, and analysis and reporting are conducted by the Department of Medical Education. Various members of the medical school are working to collect and analyze data, report findings, provide feedback, and improve. In the future, we plan to advance database computerization and work toward more effective data analysis. Cohort operation should not be another burden for medical schools; instead, it is hoped that operating cohorts will be a meaningful activity to increase the effectiveness of medical education and help in the operation and policy decisions of medical schools.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.180-184
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2024
Since COVID-19, many foreign tourists have visited Korea for medical tourism. When statistical data were checked from 2022, after COVID-19, the number of foreign patients visiting Korea for two years was 24.8 million, an increase of 70.1% from 2020. It was confirmed that it has achieved a 50% level compared to 2019 (Statistics Office, 2023). Therefore, to create a development plan by linking medical tourism and wellness tourism, the purpose of this study is to find the link between medical tourism and wellness tourism as big data and present a development plan. In this research method, medical tourism, and wellness tourism for two years from 2022 to 2023 from the post-COVID period as big data are set as central keywords to compare text data to find common points. When analyzing wellness tourism and medical tourism, it was confirmed that most wellness tourism had a greater frequency than medical tourism. This confirmed that wellness tourism occupies a larger pie than medical tourism. As a result, when checking the word frequency, it was confirmed that wellness tourism and medical tourism share a lot as complex tourism products, and when checking 2-gram, to attract many medical tourists, it is necessary to combine medical tourism clusters and wellness tourism according to each other's characteristics among local governments.
Objectives: This study aimed to evaluate the feasibility of the Korean medical examination protocol, which included 14 questionnaires and 20 medical examination devices. Methods: We conducted a pilot observational study of 90 subjects to measure the time required to fulfill each item of the Korean medical examination, to evaluate patient satisfaction, and to report improvements that can be made to the Korean medical examination protocol based on clinical coordinator and subject feedback. Results: Among the 90 subjects included in the study (59 women and 31 men; mean [standard deviation] age, 37.2 [12.3] years), over 80% intended to receive a Korean medical examination if hospitals provided it and would recommend a Korean medical examination to others. The average time spent on the overall Korean medical examination was approximately 88.0 (21.4) minutes. Three areas for improvements were reported: survey issues, including the number of items, understanding, and readability; error issues in device measurements; and environmental issues affecting the sequence of medical examinations and temperature. Conclusions: Most subjects were satisfied with the Korean medical examination. Future studies should be conducted with larger samples to collect data continuously.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권4호
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pp.817-824
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2003
We employed a hierarchical document classification method to classify a massive collection of electronic medical records(EMR) written in both Korean and English. Our experimental system has been learned from 5,000 records of EMR text data and predicted a newly given set of EMR text data over 68% correctly. We expect the accuracy rate can be improved greatly provided a dictionary of medical terms or a suitable medical thesaurus. The classification system might play a key role in some clinical decision support systems and various interpretation systems for clinical data.
There are some limits on cost and efficiency for large amount of data in RDBMS, and NoSQL is starting to gain popularity. In medical institutions, data forms are different between organizations, and that makes difficulty for interoperability between organizations. In this paper we focused on performance issues between RDMBS and NoSQL in medical documents. We had built two different environment and had experiment comparative analysis of NoSQL with RDBMS based on medical data. We used medical HL7 FHIR as a medical data standard. Also YCSB benchmark tool was used for performance comparison. Experiments shows that NoSQL has better performance in large amounts of medical data processing systems that have over 10,000~100,000 records.
South Korea has the most advanced technology in the Fourth Industrial Revolution era because of its high-speed Internet commercialization. However, the industry is shrinking due to its various regulations in building and its utilization of personal information as big data. Currently, South Korea's personal data utilization business is in its early stages. In the era of the 4th Industrial Revolution, it is difficult for startups to use data. There are various causes here. Above all, legal regulations to protect personal information are emphasized. This study confirms that transactions of personal medical records through My Data can be made. Moreover, it confirms that there is a need for a mediating role between stakeholders. This study lacks statistical access in the process of performing stakeholder roles. However, personal medical records will be traded safely in the future, and new subjects will enter the market. Furthermore, the domestic bio-industry will develop. Through this study, various problems were derived in establishing Medical MyData in Korea. Moreover, it looks forward to continuing various studies in the health care sector in the future.
In the medical fields, many efforts have been made to develop and improve Hospital Information System (HIS) including Electronic Medical Record (EMR), Order Communication System (OCS), and Picture Archiving and Communication System (PACS). However, materials generated and used in medical fields have various types and forms. The current HISs separately store and manage them by different systems, even though they relate to each other and contain redundant data. These systems are not helpful particularly in emergency where medical experts cannot check all of clinical materials in the golden time. Therefore, in this paper, we propose a process to build an integrated data model for medical information currently stored in various HISs. The proposed data model integrates vast information by focusing on medical images since they are most important materials for the diagnosis and treatment. Moreover, the model is disease-specific to consider that medical information and clinical materials including images are different by diseases. Two case studies show the feasibility and the usefulness of our proposed data model by building models about two diseases, acute myocardial infarction (AMI) and ischemic stroke.
A controlled medical vocabulary is a vital component of medical information management because it enables computers to use information meaningfully and different institutions to share the medical data. There are currently many standard medical vocabularies - SNOMED-CT, ICD-10, UMLS, GALEN, MED, etc, but none is universally accepted as an optimal controlled medical vocabulary for application to medical information system. Moreover, it is difficult to settle the well-designed local data dictionary consisting of controlled medical vocabularies for the individual hospital information system (HIS). One of the major reasons is the local terminology with poor contents have been used in the hospital. Thus, as a trial, the local controlled vocabulary referencing system has being constructed in a limited medical field - nuclear medicine. We selected practical nuclear medicine terms from interpretation reports and electronic medical records, and removed ambiguity and redundancy, mapping the selected terms to standard medical vocabularies. Relationship and hierarchy structure between terms have being made, referring to standard medical vocabularies. Further studies may be warranted.
This study was performed to investigate out-of-pocket money among medical expenses of an oriental medical university hospital by the use of internal data of an oriental hospital because medical insurance program data could not show us insuree's out-of-pocket money among medical expenses. The purpose of this study was to analyze out-of-pocket money among medical expenses of ambulatory and hospitalized patients. Under this purpose, We analyzed actual medical expenses data of 1389 out-patients and 858 in-patients of the oriental medical university hospital with 90 beds that could be approach to internal data from July 1, 1998 to March 31, 1999. The major findings are as follows : 1. In ambulatory patients, the cost share ratio of insuree & that of insurer was 90 : 10 respectly. 2. In hospitalized patients, the cost share ratio of insuree & that of insurer was 72 : 28 respectly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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