• 제목/요약/키워드: Prevention of Solitary Deaths

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A Study on the Possibility of Introducing Korean Technologies into Vietnam for Monitoring and Prevention of Solitary Deaths of Elderly

  • Nguyen, Thi-Hong
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제6권1호
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    • pp.31-35
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    • 2019
  • The Socialist Republic of Vietnam has become one of the top ten nations with the highest aging rate. The proportion of their aging population increased from 7.2% to 10.95% from 1989 to 2017 and entered into the aging society six years earlier than what had been anticipated in 2011. The main issues in such a society are the problems associated with the elderly living by themselves and their solitary deaths. This study attempts to find a solution which would mitigate the burdens of aging or aged population who are living in a lonely and solitary living condition focusing on the system used for the purpose of managing or monitoring of their daily lives to prevent any undesirable outcomes including solitary deaths. The study also discusses the possibility of introducing the system into Vietnam.

노인 고독사 방지를 위한 빅데이터 기반 고독사 고위험 지역 탐지 연구 (A Big Data Analysis to Prevent Elderly Solitary Deaths by High-risk Area Clusterization)

  • 김소연;김수형;이봉규
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.177-182
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    • 2024
  • 본 연구는 서울시 노인 고독사 방지를 위해 고독사 고위험 지역을 탐지하기 위한 빅데이터 기반 분석 방법을 제안한다. 본 연구에서는 고독사 위험 요인을 인구학적, 건강학적, 경제적, 사회환경적 요인으로 분류하여 분석하였다. 서울시 열린데이터 광장과 공공데이터 포털에서 수집된 데이터를 이용하여 변인을 생성하고 K-means 클러스터링을 사용하여 산포도를 작성한 후 지도를 통해 시각적으로 구현하였다. 분석 결과 중랑구, 강북구, 노원구, 은평구, 강서구, 관악구가 가장 고위험 지역으로 나타났다. 본 연구에는 기존 설문조사 기반 연구의 한계를 빅데이터 분석을 통해 보완하였다는 함의가 존재한다. 연구결과가 고독사 예방 사업의 효율성을 높이고 자치구별로 적절한 예산 배정을 위한 의사결정 기반 자료로 활용되기를 기대한다.

한국형 스마트홈 원격의료서비스 모델 연구 (A Study on the Korean Model for Smart Home Telehealth Service)

  • 김효경;김창수
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.13-22
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    • 2024
  • 본 연구는 고령화 사회로 진입하는 우리나라에서 증가하는 만성질환 및 정신건강 관련 질병의 효과적인 관리 및 치료를 목표로, 5G, 인공지능, 블록체인, 빅데이터 등의 최신 ICT 기술을 활용한 한국형 스마트홈 원격의료 서비스 모델을 제안한다. 기존의 전화 상담과 처방약 배송에 국한된 원격의료 시스템을 개선하여, 생체 및 건강 정보, 정신건강 정보, 긴급 상황 감지 정보를 통합하고, 처방약 조제 및 복지 상담 기능을 포함한 All-in-One 시스템을 구현한다. 이 모델은 의료 취약계층의 접근성을 높이고, 의료비 절감 및 건강 관리의 효율성을 증대시키며, 고독사를 예방하는 데 기여할 것으로 기대된다.

Prediction Models for Solitary Pulmonary Nodules Based on Curvelet Textural Features and Clinical Parameters

  • Wang, Jing-Jing;Wu, Hai-Feng;Sun, Tao;Li, Xia;Wang, Wei;Tao, Li-Xin;Huo, Da;Lv, Ping-Xin;He, Wen;Guo, Xiu-Hua
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제14권10호
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    • pp.6019-6023
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    • 2013
  • Lung cancer, one of the leading causes of cancer-related deaths, usually appears as solitary pulmonary nodules (SPNs) which are hard to diagnose using the naked eye. In this paper, curvelet-based textural features and clinical parameters are used with three prediction models [a multilevel model, a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression method, and a support vector machine (SVM)] to improve the diagnosis of benign and malignant SPNs. Dimensionality reduction of the original curvelet-based textural features was achieved using principal component analysis. In addition, non-conditional logistical regression was used to find clinical predictors among demographic parameters and morphological features. The results showed that, combined with 11 clinical predictors, the accuracy rates using 12 principal components were higher than those using the original curvelet-based textural features. To evaluate the models, 10-fold cross validation and back substitution were applied. The results obtained, respectively, were 0.8549 and 0.9221 for the LASSO method, 0.9443 and 0.9831 for SVM, and 0.8722 and 0.9722 for the multilevel model. All in all, it was found that using curvelet-based textural features after dimensionality reduction and using clinical predictors, the highest accuracy rate was achieved with SVM. The method may be used as an auxiliary tool to differentiate between benign and malignant SPNs in CT images.