유비쿼터스-헬스케어의 발전과 함께 사이버 공격에 대처하기 위한 개인의료정보 처리를 위한 CloudHIS의 망 분리를 기반으로 한 보안 강화를 제안한다. 모든 보안 위협으로부터 보호하고 명확한 데이터 보안 정책을 수립하기 위해 CloudHIS용 데스크톱 컴퓨팅 서버를 클라우드 컴퓨팅 서비스에 적용한다. 하이퍼 바이저 아키텍처를 갖춘 두 대의 PC를 사용하여 물리적 망분리를 적용하고 KVM 스위치를 사용하여 네트워크를 선택할 수 있다. 다른 하나는 두 개의 OS가 있는 하나의 PC를 사용하는 논리적 망분리이지만 네트워크는 가상화를 통해 분할된다. 물리적 망 분리는 인터넷과 업무망 모두에서 액세스 경로를 차단하기 위해 각 네트워크에 대한 PC의 물리적 연결이다. 제안된 시스템은 사용자의 실제 데스크톱 컴퓨터에서 서버 가상화 기술을 통해 인트라넷 또는 인터넷에 액세스하는 데 사용되는 독립적인 데스크톱이다. 보안 강화를 처리하기 위해 네트워크 분리를 통해 의료병원 정보를 처리하는 클라우드 시스템인 CloudHIS를 구성하여 해킹을 방지하는 적응형 솔루션을 구현할 수 있다.
본 연구는 고령화 및 저출산에 따라 보건의료분야의 만성질환의 증가 및 전문 인력부족 등의 문제를 해결하고 효율적인 헬스케어를 제공하고자 VR 콘텐츠를 이용한 신체검사의 효과성을 연구하였다. 이에 본 연구는 HTC VIVE Pro VR과 스틱 컨트롤러를 착용하여 원스톱 VR 콘텐츠 신체검사 시스템을 구현하였다. 시스템은 1단계부터 5단계까지이며, 색각테스트, 기억력테스트, 청력테스트, 반응속도테스트, 순간인지능력테스트의 5단계를 순차적으로 거쳐 최종 신체 나이를 판별하는 솔루션으로 구성된다.또한 본 연구가 개발한 원스톱 VR 콘텐츠 신체검사 시스템에 대해 대전 소재 A 상급종합병원 건강검진센터 및 VR/AR 임상시험 센터에 내원한 정상인을 대상으로 사용자 만족도를 검증한 결과, 전체적인 만족도와 재이용의사가 높게 나타났고, 성별에 따라 5단계 순간인지테스트는 유의한 차이가 있었으며, 연령에 따라서 4단계 반응속도테스트, 5단계 순간인지테스트에서 유의한 차이가 나타났다.
정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.
병실의 환자 관리는 자동적으로 측정되는 환자의 생체 및 환경 데이터뿐만 아니라 의사 또는 간호사에 의해서 작성되는 임상 데이터(병실 차트) 또한 환자 관리에 있어서 중요한 데이터로 인식되고 있다. 그러나 병실 환경에서 임상 데이터는 자동적으로 측정되는 데이터들과 분리되어 수집되고 있어, 이 두 데이터의 효율적인 통합이 이루어지지 않고 사용되고 있다. 그 이유는 두 데이터의 수집되는 시간이 각기 다르기 때문에 통합하기가 어렵고, 임상 데이터의 재구성은 현저한 불확실성을 가지게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 연속적인 병실의 환경 데이터와 임상 데이터를 동기화하는 방법은 중요한 문제로 대두되고 있다. 또한 소형 장치에 대한사용의 증가와 무선 기반의 솔루션 개발은 헬스 케어 개발자들에게 변함없는 통신 플랫폼을 제공한다. 따라서 본 논문은 모바일 폰을 이용한 웹 기반의 원격 환자 관리 시스템을 구현한다. 즉, 간호사나 의사에 의해서 작성되는 임상 데이터와 병실의 환경 데이터는 무선 센서 네트워크를 구성하여 장치 모듈에 의해서 데이터를 수집하고, 관찰자의 모바일 폰으로 임상 데이터와 병실 환경 데이터를 확인하고 데이터베이스에 통합하여 저장한다. 환자의 가족은 병원 외부에서 모바일 폰이나 퍼스닐 컴퓨터를 통해 병원에서 작성한 임상 데이터를 열람하고 병실의 환경을 관찰함으로써 보다 양질의 의료 서비스를 지원할 수 있다.
최근의 정보통신기술(ICT)은 관련기술과의 융합으로 모든 시스템을 통합하는 형태로 발전하고 있다. 이런 시대의 흐름과 마찬가지로 의료산업은 근래에 많은 발전 및 응용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 의료정보시스템도 의료 IT의 정보시스템들이 통합되는 방향으로 급변하게 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더 할 전망이다. 특히 유비쿼터스 환경에서의 의료정보산업은 최근에 큰 전환기를 맞고 있다. 특히 정부의 정보통신부 IT839 전략으로 핵심기술 및 신규 서비스로 다양한 응용서비스 시범사업과 관련 요소기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 의료정보시스템의 최근 동향을 업계 및 시스템적으로 분석하고, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 미래의 통합의료정보시스템의 응용에 대한 발전 방향을 제시하고자 한다. 그리고 국가 주도의 산업성장으로서 유비쿼터스 환경의 구축을 위한 병원 응용 시스템 구축을 제시하며, USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경의 IT응용 서비스가 실용화하고 있는 실정에서 통합의료정보를 위한 환자 진료의 서비스 강화를 도모하도록 통합의료정보시스템을 제안 및 설계하였다. 그리고 병원의 실제 EMR, HIS, PACS의 호환을 위한 솔루션을 제시하였다.
손목 보조기(Wrist brace)는 손목 외상 환자들에게 사용이 되고 있다. 최근 맞춤형 손목 보조기를 3D 프린팅 기술을 활용하여 제작하는 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 3D 프린팅 맞춤형 보조기는 개인마다 다른 형태 반영, 통기성 확보 등의 다양한 요소를 반영할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 3D 프린팅 맞춤형 손목 보조기 제작 시 고려되어야 하는 벨크로 밴드 숫자와 위치가 보조기에 미치는 스트레스를 분석하였다. 맞춤형 보조기를 위해 CT 영상 기반으로 자동설계 소프트웨어(Reconeasy 3D, Seeann Solution)를 사용하여 뼈, 피부 영역 3D 모델링을 수행하였다. 3D 피부 영역을 기반으로, 각 치료 목적에 맞도록 손목 보조기 디자인을 적용하였다. 그리고, 보조기의 탄성을 위해 TPU 소재를 사용하여 FDM 방식 3D 프린터로 손목 보조기를 제작하였다. 맞춤형 3D 프린팅 손목 보조기의 벨크로 밴드의 숫자와 위치에 따른 효용성 평가를 위해 보조기의 스트레스 분포를 유한요소법(FEM)으로 분석하였다. 본 연구에서 수행한 손목 보조기 유한요소 해석을 통해 보조기의 스트레스 분포를 확인하였고 보조기 제작과 벨크로 밴드의 숫자와 위치를 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과는 환자에게 양질의 치료를 제공하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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