네트워크와 IT기술의 발달로 실시간 가용 데이터의 수요가 촉진되었다. 특히 소득 증가와 고령화 사회 진입에 따른 의료서비스의 질적 향상으로 개인 건강관리를 위한 데이터 수요가 확대되어 의료기관과 관련기업은 다양하고 진화된 의료서비스를 제공하려는 시도를 하고 있다. 그 중에서도 건강검진 결과의 표현은 가장 기본적인 의료 서비스로서, 개인의 건강 기록을 데이터화하여 수검자에게 자신의 건강상태에 대한 이해가 되도록 표현되어야 한다. 그러나 건강검진 결과 표현을 위한 체계적인 프레임워크와 시각화 모델의 부재로 인하여 직관적인 건강데이터의 표현은 사용자에 의한 이해가 어려운 실정이다. 본 연구는 수검자에게 일관된 수치적 데이터 형식으로 제공되었던 기존방식을 지양하면서 사용자 개인의 건강검진 결과에 맞춘 다양한 데이터 표현방식을 정립하여 개발된 맞춤형 데이터 시각화의 모델과 프레임워크를 제안한다.
With the progress of miniaturization and high performance of various sensors, a lot of data is generated in various fields and being collected in real-time, but the use of such large-capacity data is often unable to keep up with the collection technology. In the medical field, health data is collected and managed by platform, which causes inconvenience to users in searching their own health data and receiving medical services. In this paper, in order to solve these problems, we designed and implemented PHDItemReader to improve the speed of data query in a batch application environment that can integrate and process health data having various data expression formats. The experiment compared and analyzed 3 types of query speed based on 1,000,000 hypothetical health data, and as a result of the experiment, it was verified that the PHDItemReader implemented in this paper improved up to about 21% compared to the existing one.
개인건강기록 서비스는 환자에게 건강기록 관리와 중요한 의료파일 관리 그리고 응급상황 연락과 같이 편리하고 사용하기 쉬운 해결책을 제시해준다. 이러한 중요한 장점에도 불구하고 개인건강기록 서비스는 데이터의 보안에 관련된 소비자 입장에서는 피할 수 없는 중요한 도전을 제기하고 있다. 개인건강기록 기술이 헬스케어와 융합되면서 사용자 개인정보 침해가 발생하고 사용자의 민감한 의료정보가 유출되는 문제가 증가되고 있다. 본 논문에서는 개인건강기록 서비스의 취약점과 반드시 해결해야할 다양한 보안 측면을 분석한다. 또한, 개인건강기록 사용자와 애플리케이션 서비스 제공자 관점에서 보안 요구사항을 기술하였으며, 개인건강기록 보안 요구사항을 만족하고 보안위협을 대응할 수 있는 보안 메커니즘에 대해 연구하였다.
4차 산업 혁명이 시작되고 헬스케어 분야 역시 신기술을 접목한 새로운 비즈니스 모델을 찾기 위해 노력하고 있다. 그중 블록체인 기술은 의료 분야에서 큰 관심을 갖는 기술 중 하나이다. 여러 가지 문제들로 인하여 시장성 확보에 어려움을 겪고 있는 개인 건강 기록 시스템 분야 역시 블록체인 기술의 접목을 통해 시스템의 발전과 시장성 확보를 위한 노력을 기울이고 있다. 하지만 블록체인은 개인 건강 기록 시스템의 문제를 해결하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 블록체인의 상위 개념인 분산 원장 기술을 기반으로 정보 주체가 개인 건강 데이터에 대한 온전한 소유권을 확보할 수 있는 개인 주도적 건강 데이터 관리 프레임워크를 설계하였다. 프레임워크의 설계를 위해 컨소시엄 블록체인 중 하나인 R3 Corda의 구조를 참고하였으며, 개인 사용자의 모바일 장치에 노드를 운용할 수 있도록 기존 블록체인과 다른 네트워크 구조를 설계하였다. 이를 통해 정보주체가 직접 자신의 정보를 저장 및 관리하고 허가된 네트워크 구성원들에게 정보를 공유할 수 있도록 하였다. 제안된 시스템을 통해 의료 산업의 정보 활용도를 향상시키고 국민 건강 증진과 의료 기술의 발전을 이룰 수 있을 것이다.
개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 개인별 건강관리를 위하여 다양한 건강정보 데이터를 저장 관리하고 건강정보 제공 및 건강 가이드 서비스를 제공하기 위한 헬스 케어 서비스 플랫폼으로 개인의 프라이버시와 개인정보보호를 전제조건으로 서비스 되어야 한다. 본 논문에서는 개인의 역할에 따른 보안서비스를 기반으로 제공되는 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 병원에서 측정하는 기초 임상, 영상, 약물 데이터에 대한 저장 및 관리뿐만 아니라 개인적으로 획득할 수 있는 건강 정보, 즉 스마트 기기에서 측정 및 입력 가능한 음식물, 수면, 감정, 운동에 대한 데이터를 종합적으로 관리하여 일상생활에서 개인별 건강정보를 관리할 수 있도록 하여 현대인들의 스마트한 건강생활을 지원하는 기능을 제공하는 서비스 플랫폼에 역할기반 접근제어 모델을 적용하여 개인의 사생활 및 개인 정보 침해를 방지할 수 있도록 하였다. 제안된 RBAC 기반의 스마트 헬스 케어 서비스 플랫폼은 구현환경에 따라서 다양한 사용자와 사용자의 역할 및 권한 등을 설정하여 유연하게 개인 정보보호를 할 수 있는 시스템으로 구축되어 개인 맞춤형 건강정보 서비스를 제공할 수 있다.
Healthcare lifelog, a personal record relating to disease treatment and healthcare, plays an important role in healthcare paradigm shifts in which medical and information technology converge. Healthcare services based on various healthcare lifelogs are being launched domestically by both large corporations and small and medium enterprises, however, they are being built on an individual platform that is dependent on each company. Therefore, the terms of lifelog data are different as well as the measurement specifications are not uniform. This study proposes a reference model for minimum common data required for sharing and utilization of healthcare lifelog. Literature study and expert survey derived 3 domain, 17 essential items, and 51 sub-items. The model provides definition, measurement data format, measurement method, and precautions for each detailed measurement item, and provides necessary guidelines for data and service design and construction for healthcare service. This study has its significance as a basic research supporting the activation of ecosystem by ensuring interoperability of data between heterogeneous healthcare devices linked to digital healthcare platform.
빅데이터 기술이 발전하면서 데이터가 전 산업의 혁신 성장을 가속하는 초연결 지능화 사회로 빠르게 진입하고 있다. 고품질의 다양한 데이터를 보유하고 활용하는 융복합 산업이 새로운 성장 동력으로 자리매김하고 있으며, 다양한 전통 산업군에 빅데이터가 융합되어 데이터 기반의 혁신을 통해 디지털 전환이 이루어지고 있다. 특히 의료 분야에서는 전자의무기록 데이터와 같은 정형 데이터와 CT, MRI 등의 비정형 의료 데이터를 함께 활용함으로써, 질병 예측 및 진단의 정확도를 높이고 있다. 현재 의료 산업에서 비정형 데이터의 중요성과 규모는 나날이 증가하고 있지만, 종래의 데이터 보안 기술과 정책은 정형 데이터 중심이며, 비정형 데이터의 보안성과 활용성에 대한 고려는 미비하다. 향후 빅데이터를 활용한 진료가 활성화되려면 데이터의 다양성과 보안성이 데이터 구축, 유통, 활용 단계에서 내재화되고 유기적으로 연계되어야 한다. 본 논문에서는 국내외 데이터 보안 제도와 기술 현황을 분석한다. 이후 의료 분야에서 비정형 데이터가 활발히 사용될 수 있도록 비식별조치 가이드라인에 비정형 데이터 중심의 비식별 기술과 산업에서의 기술 적용 사례를 추가하고, 비정형 데이터에 대한 개인정보 판단 기준을 수립할 것을 제안한다. 더 나아가 개인정보를 침해하지 않고, 비정형 데이터에 활용할 수 있는 객체 특징 기반의 식별 ID를 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제1권2호
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pp.47-51
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2012
In highly developed society, information and communication technologies are widely used for better medical services. These information and communication technologies should be more and more acceptable in all hospitals for exchange medical records. EMR becomes more convenient than the previously used paper charts. It will be able to record medical institutions every time and dual treatment. Each is different specifications for each medical institution to use the program or document to exchange it. The personal clinic records still does not exchange well. To solve this gap between medical alienation, this paper describes the concepts of HL7-CDA and proposes types of telemedicine system. To resolve time and space constraints, new form of treatment methods presents in future directions after described about related systems. CDA enables electronic medical records to the each medical center and gradually expanded by exchanging the patient's medical records. This paper is using XML-based CDA documents as a hierarchical for medical information exchange standards compliant HL7-CDA documents. It could be possible currently used structural variety of multimedia data. Thus It is able to send and receive HL7-CDA-based medical information and clinical information to identify the medical institutions of medical information with interchange system design and building standards, and through mutual exchange of clinical information.
International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.21-30
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2021
With the rapid development of artificial intelligence and big data, a lot of medical data is effectively used, and the diagnosis and analysis of diseases has entered the era of intelligence. With the increasing public health awareness, ordinary citizens have also put forward new demands for panic disorder health services. Specifically, people hope to predict the risk of panic disorder as soon as possible and grasp their own condition without leaving home. Against this backdrop, the smart health industry comes into being. In the Internet age, a lot of panic disorder health data has been accumulated, such as diagnostic records, medical record information and electronic files. At the same time, various health monitoring devices emerge one after another, enabling the collection and storage of personal daily health information at any time. How to use the above data to provide people with convenient panic disorder self-assessment services and reduce the incidence of panic disorder in China has become an urgent problem to be solved. In order to solve this problem, this research applies the context awareness to the automatic diagnosis of human diseases. While helping patients find diseases early and get treatment timely, it can effectively assist doctors in making correct diagnosis of diseases and reduce the probability of misdiagnosis and missed diagnosis.
의학기술의 발전과 소득수준의 증가로 "건강하게 오래살기"에 관심이 높아지면서 적극적으로 건강을 증진하고 유지하는 웰니스가 확대되고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 수요가 증가하고 방대한 의료 빅 데이터를 이용한 질병 예방의 움직임도 나타나고 있다. 이 논문에서는, 의료 시장에서 주요 관심분야로 부각되고 있는 웰니스를 지원하기위해 빅 데이터 기반의 의료 질 향상을 통한 환자중심의 의료서비스를 목적으로 한다. 환자를 약물에 의존적으로 치료만 하는 것이 아니라 식생활 개선을 기반으로 질병예방과 치료를 위해 빅데이터를 분석한다. 개인 트윗터를 분석해서 일상생활정보를 획득하고 웰니스 사전을 기반으로 질병예방과 치료를 목적으로 한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 실험결과 저장시간의 경우 63%, 데이터 통합의 경우 18%, 전체 테스트 시간을 기준으로 26%로 하나의 노드로 처리하는 경우보다 세 개의 노드로 처리하는 것이 효율적임을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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