• 제목/요약/키워드: 맞춤형 의학

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영상의학과 대기시간 만족도 개선을 위한 고객 맞춤형 검사안내콘텐츠 계발 (Development of Personalized Examination Guidance Contents for Customer to Improvement of Waiting Time Satisfaction in Department of Radiology)

  • 성열훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권7호
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    • pp.219-224
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    • 2011
  • 의료정보시스템과 연동된 고객 맞춤형 검사안내콘텐츠 (PEGC)를 대기시간에 보여줌으로써 체감 대기 시간을 단축하여 고객의 만족도와 의료 서비스의 증진을 목적으로 한다. 제안한 고객 맞춤형 검사안내콘텐츠는 신뢰적인 데이터 전달 서비스로 형성할 수 있는 TCP/IP를 기반으로 이루어졌다. 동작은 의료정보시스템에서 차기 대기 고객의 신호 event가 발생되면 이루어진다. 이때 고객 맞춤형 검사안내콘텐츠는 해당 고객의 ID와 검사안내, 검사방법, 검사결과안내, 탈의안내 정보 등으로 구축된 검사안내 데이터베이스에서 맵핑하여 대기실의 모니터를 통해 고객이 볼 수 있도록 하였다. 영상의학과 일반진단검사를 위해 내원한 외래고객을 대상으로 PEGC 설치 전 고객 만족도는 5점 만점 중 대기시간이 3.6점으로 나타났다. 하지만, 제안한 PEGC의 설치 후 검사대기시간에 대한 만족도는 5점 만점 중 평균 4.6점으로 크게 만족하는 것으로 나타났다 (p<0.05).

맞춤형 진단 서비스를 위한 한의학 온톨로지 (Oriental Medical Ontology for Personalized Diagnostic Services)

  • 문경실;박수현
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.23-30
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    • 2010
  • 의료 분야의 정보화와 다양화로 인해 한의학 분야에서도 지능화된 서비스를 제공해주는 온톨로지 기반의 지능형 의료 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 지능형 의료 시스템은 온톨로지를 이용하여 복잡한 의료지식 및 개인의 의료정보등을구조화함으로써진단을과학화시키고보다나은의료서비스를제공하게해준다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 기본적인 의학 데이터, 진단 시 발생되는 임상데이터, 개인의 신체정보와 같은 세 가지 지식을 표현하여 온톨로지로 구축함으로써 개인 맞춤형 진단을 내리는데 중요한 데이터로 활용한다. 특히, 한의학진단에서는 환자 개인의 병증과 체질 등에 따라 상이한 진단 및 처방이 내려질 수 있기 때문에 개개인의 신체정보 및 질병 정보를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 맞춤형의 진단 및 처방 서비스를 제공 해주는 지능형 진단보조시스템이 유용하다. 따라서 본 논문에서는 환자 개개인에게 맞춤형의 진단 서비스를 제공하기 위한 방법으로 개인의 신체정보 및 질병정보를 이용하여 한의학 온톨로지를 구축하고, 추론을 통해 진단을 내리는 한의학 진단보조시스템을 구현하였다.

운동 템플릿 작성도구 (Authoring Tool for Exercise Templates)

  • 조혜원;양낙용;이영구
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1491-1493
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    • 2007
  • 최근 건강에 대한 관심이 높아지면서 개인 맞춤 건강관리의 필요성 인식이 높아지고 있다. 이에 따라 개인의 특성에 맞는 맞춤형 운동처방이 요구되면서 특정분야뿐만이 아닌 전반적인 분야의 운동에 대한 운동 템플릿이 필요하게 되었다. 본 논문에서 제안하는 운동 템플릿 작성을 위한 도구는 미국 스포츠 의학회(ACSM)에서 정의하는 각 운동 및 강도별 운동방법에 대하여 운동 템플릿을 작성하고 XML구조로 변환하여 저장할 수 있게 해준다.

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맞춤형 단하지보조기 적용으로 호전된 성인형 일차성 국소성 족부 근긴장이상증 (Adult-Onset Primary Focal Foot Dystonia Improved with Custom Made Ankle-Foot Orthosis)

  • 이승환;이용민;엄경은;이종민
    • Clinical Pain
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    • 제19권1호
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    • pp.40-44
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    • 2020
  • The foot or lower extremity is rarely the initial site in adult-onset dystonia, whereas dystonia in children often begins in the foot. Isolated lower extremity dystonia in adults is rarely on a primary basis. Oral anti-dystonic medications have been found unsatisfactory in providing adequate symptomatic relief. On the other hand, botulinum toxin injections have been reported as beneficial. It is also known that personalized orthosis can be an effective solution for patients of dystonia. The purpose of this report is to demonstrate a case of primary focal foot dystonia that was effectively treated with botulinum toxin injection and the custom-made ankle-foot orthosis.

고령자를 위한 메타버스 기반의 Smart Aging 시스템의 연구 (A Study on Smart Aging System for the Elderly based on Metaverse)

  • 조면균
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권2호
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    • pp.261-268
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    • 2022
  • 최근 급격한 고령화, 핵가족화 현상에 따라 외로움과 우울증으로 고통 받는 독거노인 인구도 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 이런 고령자에게 주거환경과 건강상태에 따라 IT의 도움으로 최적의 고령 맞춤형 서비스를 제공함으로써 삶의 만족도를 높이는 smart aging 시스템을 제안하고자 한다. 의학의 발달로 건강한 노년층이 증가함에 따라 사회 속에서 활동적으로 생활하고자 하는 고령자뿐 아니라, 시설에서의 돌봄이 필요한 고령자에 대해서도 IoT, AI(인공지능) 기술 및 메타버스 환경을 십분 활용하여 선진적인 고령자 맞춤형 지원시스템을 제공할 수 있다. 제안시스템은 병원(요양) 시설 및 재택으로 외로움으로 고통 받는 고령자에게 주거환경과 건강상태에 맞추어 현실공간과 가상공간에서 사회적 연결(social connection)을 제공하여 인간적인 만족감을 제공한다. 본 논문은 급변하는 사회 환경 변화에 AI와 메타버스 기술을 접목하고 주거환경과 건강상태에 따라 사용자 맞춤형 smart aging 시스템을 제공함으로써 미래 지향적 노인복지정책의 새로운 길을 제시할 수 있다.

도서관탐방 - 삼성의학정보센터를 다녀와서

  • 박경아
    • 도서관문화
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    • 제45권6호통권349호
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    • pp.40-41
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    • 2004
  • ‘도서관탐방’팀은 가급적 모든 관종의 도서관을 골고루 소개하려고 한다. 그런데 지난 1월 이 지면이 신설된 이후 아직 가보지 못한 관종이 특수도서관이었다. 병영도서관 또는 점자도서관은 언론 등에서도 자주 다루어지고 있어 우선 순위를 교도소도서관 또는 환자도서관에 두었는데 알고 보니 교도소도서관은 여러 여건상 일반인이 접근하기 어려웠다. 관종 구분을 하는 경우 병원(의학)도서관은 전문도서관으로 분류된다. 하지만 병원 입원 환자들에게도 일부 서비스를 제공하고 있는 경우에는 특수도서관의 목적을 조금이나마 수행하고 있는 곳이라 할 수 있다. 전문이용자용 ‘맞춤형 교육’ 제공에서 환자용 ‘병실이동문고’ 운영에 이르기까지 병원 모든 가족들의 정보 ‧ 문화 ‧ 복지의 종합센터 역할을 책임지고 있는 삼성의학정보센터를 이번에 다녀왔다.

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암 유전체 데이터를 효과적으로 학습하기 위한 Node2Vec 기반의 새로운 2 차원 이미지 표현기법 (A novel Node2Vec-based 2-D image representation method for effective learning of cancer genomic data)

  • 최종환;박상현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.383-386
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    • 2019
  • 4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.