The birth of the scientific revolution, brought forth by Vesalius and Copernicus in 1543, marked the beginning of a new age. However, the changes such as treatment effectiveness, survival rate, prevalence of specific diseases, etc. had not yet become clear during the 16th century. In the early 17th century, Boerhaave emphasized bedside teaching and practice. His attitude influenced numerous students and educators, so many medical students visited hospital wards where he worked. From the late 18th to 19th centuries, Jenner's smallpox vaccination, Pasteur's anthrax and rabies vaccinations, and Koch's four postulates used to detect pathogens were developed using the scientific research method, which initiated big changes for medicine. Flexner, credited for reporting the new medical education system, adopted scientific medicine. He believed medical students must study basic medical science since it could be the foundation of clinical medicine and lead to a revolution in the field. He proposed a new medical curriculum composed of two-years of basic medicine and two-years of clinical medicine, which has been used more than 100 years. During the late 20th century, bedside teaching rounds decreased gradually as scientific medicine has become popular. Many medical educators in many articles have proposed bedside education as an effective method for medical learning. Despite the advent of the age of artificial intelligence and the changing of medical environments in the near future, bedside education will be more useful and important for medical students, educators, and patients as it is a traditional method and essential for patients who desire a more personal approach.
Children's home accidents are less common than in the past. However, safety accidents continue to occur due to carelessness of the parents. To solve the problem, there are fall prevention screens that can withstand the weight of children, and safety railings that can be adjusted directly to solve the problem. However, these have disadvantages such as stability, convenience, and damage to the landscape. In this paper, we developed an automatic safety accident prevention fence system that can be installed on a window using Arduino, eliminating the disadvantages of previous safety accident prevention products. This system measures the height of a person standing in front of the fence and the distance between the person and the fence with two infrared sensors and moves automatically using a motor. In addition, in accordance with the U-Healthcare society, users can check the temperature, humidity, and fine dust concentration of the external environment through mobile. Each information can be obtained through DHT 11 sensor, fine dust concentration sensor, and Bluetooth connected toArduino. These can help the user's health care.
This paper is an intelligence type of remote medical examination system for both on-line and off-line mode to transcend time and space on web where anyone can participate ;on-line consultation among patient, doctor, Korean medical doctor, medical examination in off-line mode, transmission of prescription to the pharmacist designated by patient and preparation of medicine, and semi-eternal storage of medical examination data by storage and check of medical examination data ; and database is composed by using intelligence type of object control which enables effect of treatment for heredity including check and mutual holding of medical examination data among family, fast treatment effect pursuant to situation of past medical examination through control of private disease history, cooperated medical examination among doctors, and so on.
Yeon Jin, Im;Ho Seong, Hwang;Dong Hyun, Kim;Ho Chul, Kim
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.43
no.6
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pp.390-398
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2022
Ultrasound examination using ultrasound equipment is an ultrasound device that images human organs using sound waves and is used in various areas such as diagnosis, follow-up, and treatment of diseases. However, if the quality of ultrasound equipment is not guaranteed, the possibility of misdiagnosis increases, and the diagnosis rate decreases. Accordingly, The Korean Society of Radiology and Korea society of Ultrasound in Medicine presented guidelines for quality management of ultrasound equipment using ATS-539 phantom. The DenseNet201 classification algorithm shows 99.25% accuracy and 5.17% loss in the Dead Zone, 97.52% loss in Axial/Lateral Resolution, 96.98% accuracy and 20.64% loss in Sensitivity, 93.44% accuracy and 22.07% loss in the Gray scale and Dynamic Range. As a result, it is the best and is judged to be an algorithm that can be used for quantitative evaluation. Through this study, it can be seen that if quantitative evaluation using artificial intelligence is conducted in the qualitative evaluation item of ultrasonic equipment, the reliability of ultrasonic equipment can be increased with high accuracy.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.3
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pp.65-77
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2014
Ubiquitous learning has aroused great interest and is becoming a new way for foreign language education in today's society. However, how to increase the learners' initiative and their community cohesion is still an issue that deserves more profound research and studies. Emotional intelligence can help to detect the learner's emotional reactions online, and therefore stimulate his interest and the willingness to participate by adjusting teaching skills and creating fun experiences in learning. This is, actually the new concept of smart education. Based on the previous research, this paper concluded a neural mechanism model for analyzing the learners' emotional characteristics in ubiquitous environment, and discussed the intelligent monitoring and automatic recognition of emotions from the learners' speech signals as well as their behavior data by multi-agent system. Finally, a framework of emotional intelligence system was proposed concerning the smart foreign language education in ubiquitous learning.
In this paper, for efficient parking control, in an Arduino environment, an intelligent parking control prototype was implemented to provide parking control and parking guidance information using HC-SR2O4 and RC522. The main elements of intelligent parking control are vehicle recognition sensors, parking control facilities, and integrated operating software. Whether the vehicle is parked on the parking surface may be confirmed through sensor or intelligent camera image analysis. Parking control equipment products include parking guidance and parking available display devices, vehicle number recognition cameras, and intelligent parking assistance systems. This paper applies and implements ultrasonic sensors and RFID concepts based on Arduino, recognizes registered vehicles, and displays empty spaces. When a vehicle enters a parking space to handle this function, the automatic parking management system distinguishes the registered vehicle from the external vehicle through the RC522 sensor. In addition, after checking whether the parking slot is empty, the HC-SR204 sensor is displayed through the LED so that the driver can visually check it. RFID is designed to check the parking status of the server in real time and provide the driver with optimal route service to the parking slot.
In-hospital cardiac arrest is a significant problem for medical systems. Although the traditional early warning systems have been widely applied, they still contain many drawbacks, such as the high false warning rate and low sensitivity. This paper proposed a strategy that involves a deep learning approach based on a novel interpretable deep tabular data learning architecture, named TabNet, for the Rapid Response System. This study has been processed and validated on a dataset collected from two hospitals of Chonnam National University, Korea, in over 10 years. The learning metrics used for the experiment are the area under the receiver operating characteristic curve score (AUROC) and the area under the precision-recall curve score (AUPRC). The experiment on a large real-time dataset shows that our method improves compared to other machine learning-based approaches.
Purpose: This study is descriptive research to investigate the influence of emotional intelligence and clinical competency on organizational socialization of new graduate nurses. Methods: The subjects were 202 new graduate nurses in a tertiary general hospital in Seoul. The data were collected from February 18 to April 1, 2021, using a self-reported structured questionnaire. The data were analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression analysis. Results: There were significant positive correlations between emotional intelligence and clinical competency (r=.50, p<.001), emotional intelligence and organizational socialization (r=.45, p<.001), and clinical competency and organizational socialization (r=.36, p<.001) in new graduate nurses. The factors affecting the organizational socialization of new graduate nurses were emotional intelligence (β=.35, p<.001), clinical competency (β=.15, p=.034), desired department (β=.13, p=.031), and nursing value and vocational aptitude among motivation for selecting the nursing (β=.17, p=.014), and explained 25.0% of the variance in organizational socialization of new graduate nurses. Conclusion: The results of this study indicated the relationship between emotional intelligence, clinical competency, and organizational socialization, and the factors affecting organizational socialization of new graduate nurses. To improve nurses' clinical competency in the medical field, a systematic education and support system is essential for new graduate nurses entering the profession. Therefore, nursing organizations should help new graduate nurses develop their work capabilities and adapt to the organization.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.6
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pp.1283-1292
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2022
At present, several artificial intelligence projects in the healthcare and medical field are competing with each other, and the interfaces between the systems lack unified specifications. Thus, this study presents an artificial intelligence platform for healthcare and medical fields which adopts the deep learning technology to provide algorithms, models and service support for the health and medical enterprise applications. The suggested platform can provide a large number of heterogeneous data processing, intelligent services, model managements, typical application scenarios, and other services for different types of business. In connection with the suggested platform application, we represents a medical service which is corresponding to the trusted and comprehensible tracking and analyzing patient behavior system for Health and Medical treatment using Internet of Behavior concept.
The costliness index (CI) is an index that is used in various ways to improve the quality of medical care and the management of appropriate treatment in medical institutions. However, the current calculation method for CI has a limitation in reflecting the actual medical cost of the patient unit because the outpatient and inpatient costs are evaluated separately. It is desirable to calculate the CI by integrating the medical cost into the episode unit. We developed an episode-based CI method using the episode classification system of the Centers for Medicare and Medicaid Services to the National Inpatient Sample data in Korea, which can integrate the admission and ambulatory care cost to episode unit. Additionally, we compared our new method with the previous method. In some episodes, the correlation between previous and episode-based CI was low, and the proportion of outpatient treatment costs in total cost and readmission rates are high. As a result of regression analysis, it is possible that the level of total medical costs of the patient unit in low volume medical institute and rural area has been underestimated. High proportion of outpatient treatment cost in total medical cost means that some medical institutions may have provided medical services in the ambulatory care that are ancillary to inpatient treatment. In addition, a high readmission rate indicates insufficient treatment service for inpatients, which means that previous CI may not accurately reflect actual patient-based treatment costs. Therefore, an integrated patient-unit classification system which can be used as a more effective CI indicator is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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