Background: Digital therapeutics are software medical devices that provide evidence-based treatments to prevent, manage, and treat disease. Digital therapies have recently been shown to be effective in motivating children with cerebral palsy as a tool in neuropsychological therapy. Digital therapies improve postural control, balance and gait in children with cerebral palsy. Therefore, this study aims to investigate the effects of digital therapies on balance and gait in children with cerebral palsy and to provide guidelines for prescribing digital therapies for children with cerebral palsy. Design: A Systematic Review Methods: This study searched for English-language articles published in medical journals from January 2000 to July 2023 using PubMed and MEDLINE based on the year of initiation of the digital therapy. The search terms used in the study were 'digital technology' OR 'digital therapeutic' OR 'mobile application' OR 'mobile health' OR 'virtual reality' OR 'game' AND 'cerebral palsy', 'balance' 'gait' as the main keywords. The final article was assigned an evidence level and a Physiotherapy Evidence Database (PEDro) score to assess the quality of clinical trials studies. Results: The digital therapies applied to improve balance and gait in children with cerebral palsy are game-based virtual reality training and the Nintendo Wii Fit program. Both digital therapy interventions had a significant effect on improving balance in children with cerebral palsy, and virtual reality training significantly improved balance and gait. However, there were no significant improvements in balance and gait within two weeks of treatment, regardless of the type of digital intervention. Conclusion: The study suggests that this data will be important in building the evidence base for the effectiveness of digital therapies on balance and gait in children with cerebral palsy and in advancing clinical protocols.
디지털 매체의 발전은 청소년들이 마약류 구매 환경에 쉽게 접근하며 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 메신저 서비스를 통한 마약류 구매 및 복용 사례가 증가하고 있다. 이러한 환경에 노출된 청소년들은 마약류 중독으로 인한 신경학적 및 정신 건강 문제를 겪을 위험이 있으며, 이는 범죄에 노출될 위험을 증가시킨다. 따라서, 국가 차원에서의 관리와 지원이 절실히 필요하다. 마약에 노출된 청소년들을 위한 지속 가능한 치료 방안을 모색하는 것은 중대한 과제로 부상하고 있다. 재발 위험이 높은 마약류 중독 치료를 위해선 비용이 효율적이며 사용자 친화적인 치료 프로그램이 필요하다. 본 연구는 디지털 플랫폼을 활용하여 청소년들이 자발적으로 참여할 수 있는 치료 환경을 조성하고, 예술을 활용한 치료적 콘텐츠 개발을 목표로 하는 문헌 연구를 수행한다. 청소년 약물 중독에 대한 사회적 인식과 치료 현황을 검토하고, 마약류 중독이 청소년의 뇌 활동 및 인지 기능 저하에 미치는 영향을 분석하여, 중독된 뇌 기능의 재활을 촉진할 수 있는 디지털 치료제 개발에 관한 방안을 선행 연구 사례 분석을 통해 모색한다. 또한, 디지털 치료적 접근법과 예술치료의 통합이 치료 과정에 어떠한 이점을 제공할 수 있는지를 탐구하며, 연극 치료, 음악 치료, 미술치료 등 다양한 치료 프로그램이 청소년에게 미치는 치료적 효과의 증대 가능성을 제안한다. 예술 치료 요법의 적용은 도구의 확장, 표현의 다양화, 데이터의 확보, 동기 부여 측면에서 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 이러한 접근을 통해 청소년 마약류 중독 치료의 효과성이 증대될 것으로 예상된다. 종합적으로 볼 때, 본 연구는 청소년 마약류 중독에 대한 사회적 상황을 고려한 경제적이며 지속 가능한 치료 방안을 제공하는 디지털 치료제 및 관련 애플리케이션 개발을 위한 기초 연구를 수행하고자 한다.
Generally, odorant molecules are detected by olfactory receptors, which are specialized chemoreceptors expressed in olfactory neurons. Besides odorant molecules, certain volatile molecules can be inhaled through the respiratory tract, often leading to pathophysiological changes in the body. These inhaled molecules mediate cellular signaling through the activation of the Ca2+-permeable transient receptor potential (TRP) channels in peripheral tissues. This review provides a comprehensive overview of TRP channels that are involved in the detection and response to volatile molecules, including hazardous substances, anesthetics, plant-derived compounds, and pheromones. The review aims to shed light on the biological mechanisms underlying the sensing of inhaled volatile molecules. Therefore, this review will contribute to a better understanding of the roles of TRP channels in the response to inhaled molecules, providing insights into their implications for human health and disease.
게임을 통해 건강을 증진할 수 있는 건강 기능성 게임(SGHs)에 대한 관심이 고조되고 있다. 디지털 치료제(DTx)는 유효성과 안전성을 확보한 치료제이기 때문에 전통적인 의약품 유통방식을 따라야 하지만, SGHs는 웰니스 제품으로 DTx에 비해 보급과 확산이 유연하다. 또한 SGHs는 일시적인 치료 효과가 아닌 지속적인 모니터링과 피드백을 통해 맞춤형 서비스를 제공할 수 있어 효과적이며, SGHs를 인지장애치료나 행동교정 등에 적용할 경우 오작동과 부작용이 경미하다. 본 연구는 SGHs의 지각된 혜택과 위험을 동시에 고려하는 밸런스 프레임워크(Valence Framework)를 기반으로 142명의 학부생을 대상으로 설문을 수집하여 지각된 혜택만이 SGHs 사용 의도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 준다는 점을 실증하였다. 이러한 결과를 바탕으로 일반 사용자를 대상으로 한 SGHs 수용에 있어 혜택(유효성)을 중심으로 홍보하고, 데이터 주도형 (data-driven) 접근방법의 중요성과 데이터 주도형 유통 및 분석 플랫폼 전략의 필요하다는 시사점을 제시하였다.
Genetic studies on facial morphology targeting healthy populations are fundamental in understanding the specific genetic influences involved; yet, most studies to date, if not all, have been focused on congenital diseases accompanied by facial anomalies. To study the specific genetic cues determining facial morphology, we estimated familial correlations and heritabilities of 14 facial measurements and 3 latent factors inferred from a factor analysis in a subset of the Korean population. The study included a total of 229 individuals from 38 families. We evaluated a total of 14 facial measurements using 2D digital photographs. We performed factor analysis to infer common latent variables. The heritabilities of 13 facial measurements were statistically significant (p < 0.05) and ranged from 0.25 to 0.61. Of these, the heritability of intercanthal width in the orbital region was found to be the highest ($h^2$ = 0.61, SE = 0.14). Three factors (lower face portion, orbital region, and vertical length) were obtained through factor analysis, where the heritability values ranged from 0.45 to 0.55. The heritability values for each factor were higher than the mean heritability value of individual original measurements. We have confirmed the genetic influence on facial anthropometric traits and suggest a potential way to categorize and analyze the facial portions into different groups.
현대사회는 4차 산업혁명 시대를 맞아 정보통신기술의 발달로 환자 개인 맞춤 의료서비스가 확대되고있다. 이러한 변화에 따라 질병의 진단, 환자 감시, 의사결정 지원에 디지털 의료기기가 활용되기 시작했으며 최근엔 장애나 질병예방, 관리 또는 치료하기 위한 목적의 소프트웨어 의료기기가 각광받고 있다. 본 종설은 현재 미국을 중심으로 활발하게 이뤄지고 있는 치료 목적의 소프트웨어에 대한 개념과 현황을 파악하고 앞으로 어떤 분야에서 적용될 수 있는지 알아보고자 한다. 또, 스마트 헬스케어와 관련된 국내 정책 동향을 파악해 다가올 의료계의 변화에 발맞춰 치과 임상에서 가능한 디지털기반 소프트웨어 의료기기의 적용에 대해 알아보고자 한다.
The role of artificial medical intelligence through medical big data has been focused on data-based medical device business and medical service technology development in the field of diagnostic examination of the patient's current condition, clinical decision support, and patient monitoring and management. Recently, with the 4th Industrial Revolution, the medical field changed the medical treatment paradigm from the method of treatment based on the knowledge and experience of doctors in the past to the form of receiving the help of high-precision medical intelligence based on medical data. In addition, due to the spread of non-face-to-face treatment due to the COVID-19 pandemic, it is expected that the era of telemedicine, in which patients will be treated by doctors at home rather than hospitals, will soon come. It can be said that artificial medical intelligence plays a big role at the center of this paradigm shift in prevention-centered treatment rather than treatment. Based on big data, this paper analyzes the current status of artificial intelligence technology for chronic disease patients, market trends, and domestic and foreign company trends to predict the expected effect and future development direction of artificial intelligence technology for chronic disease patients. In addition, it is intended to present the necessity of developing digital therapeutics that can provide various medical services to chronically ill patients and serve as medical support to clinicians.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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pp.97-112
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2024
In order to verify the factors affecting the acceptance of Serious Games for Healthcare (SGHs), this study developed a hierarchical model of general and specific benefit and risk factors affecting the intention to use SGHs based on the valence framework. As a result based on 199 samples, it was revealed that perceived customization and perceived schedule flexibility had a positive effect on the perceived benefits, which, in turn, had a positive effect on the intention to use SGHs. However, among the specific risk factors, only privacy risk had a positive effect on perceived risk, but it did not have a effect on SGHs usage intention. The results related to the fact that the survey respondents were potential users of SGHs and the bias that may overestimate the benefits provided by SGHs called optimistic bias. Based on these findings, some implications were presented such as the spread and distribution of SGHs to the ordinary persons, improvement of negative perceptions of games, and the need for data-based services to refine customized services for SGHs.
Lee, Ha Neul;Seo, Hong-Deok;Kim, Eui-Myoung;Han, Beom Seok;Kang, Jin Seok
Biomolecules & Therapeutics
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제30권2호
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pp.179-183
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2022
Traditionally, pathologists microscopically examine tissue sections to detect pathological lesions; the many slides that must be evaluated impose severe work burdens. Also, diagnostic accuracy varies by pathologist training and experience; better diagnostic tools are required. Given the rapid development of computer vision, automated deep learning is now used to classify microscopic images, including medical images. Here, we used a Inception-v3 deep learning model to detect mouse lung metastatic tumors via whole slide imaging (WSI); we cropped the images to 151 by 151 pixels. The images were divided into training (53.8%) and test (46.2%) sets (21,017 and 18,016 images, respectively). When images from lung tissue containing tumor tissues were evaluated, the model accuracy was 98.76%. When images from normal lung tissue were evaluated, the model accuracy ("no tumor") was 99.87%. Thus, the deep learning model distinguished metastatic lesions from normal lung tissue. Our approach will allow the rapid and accurate analysis of various tissues.
The Philippines is still in a tight battle with the coronavirus disease 2019 pandemic since many cases are detected daily. With the continuous spread of another disease worldwide-monkeypox, many Filipinos are alarmed if the country's healthcare system is prepared enough, especially with the detection of its first case. Learning from the unfortunate experiences of the country during the current pandemic is essential in facing another health crisis. With this, recommendations for a robust healthcare system are proposed centered on: a massive digital information campaign about the disease; training healthcare workers to raise awareness about the virus and its transmission, management, and treatment; an intensified surveillance and detection procedure to monitor cases and execute contact tracing properly; and a persistent procurement of vaccines and drugs for treatment, with a well-designed vaccination program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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