인터넷을 기반으로 하는 웹의 급속한 발전으로 의료 환경에 중요한 변화를 가져오고 있다. 서로 다른 병원시스템을 가진 병원들이 의료 정보를 효율적으로 공유하고 교환할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 시스템 간 의료정보를 전달하기 위해서는 의료 데이터를 의료정보 교환 프로토콜인 HL7에 맞춰 변환시켜주는 인터페이스 엔진이 필요하다. HL7은 의료 정보 시스템간 데이터 교환을 위한 표준 프로토콜이다. 본 논문에서는 HL7에서 정의한 메시지 구조를 바탕으로 요양기관의 치매환자를 위한 인터페이스 엔진을 구현하였다. 인터페이스 엔진은 클라이언트와 서버 모듈로 구성하였다. 클라이언트 시스템에서는 환자의 의료 데이터 입력과 메시지를 생성하여 서버 시스템으로 전달하도록 하였고, 서버 시스템에서는 메시지를 세그먼트, 필드 단위로 파싱하여 메시지의 이상 유무를 클라이언트 시스템으로 전송하도록 구현하였다. 구현 언어로는 Java와 JavaCC를 사용하였다. 본 연구로 인하여 평생전자의무기록과 원격진료시스템, 다양한 의료기관 간 의료 정보를 공유할 수 있는 기반이 될 것이다.
이 연구는 대전광역시의 응급의료 취약지를 도출하고 그 지역의 보건학적 특성을 규명하기 위해 시행하였다. 응급의료 취약지는 GIS의 비용가중분석 기법을 이용하여 분석하였으며, 응급의료센터로부터 30분 이내에 접근이 어려운 지역으로 정의하였다. 응급의료 취약 여부에 따른 보건학적 특성은 SPSS 17.0을 이용하여 교차분석을 시행하였다. 연구 결과, 대전광역시의 응급의료 취약지는 12개의 행정동을 포함하고 있으며 이 지역에 약 8,100명이 거주하고 있었다. 응급의료 취약지여부에 따른 보건학적 특성의 차이를 교차 분석한 결과, 농어임업 인구, 국민기초생활수급권자 수, 장애인 수, 노인인구의 수가 카이제곱검정에서 유의하였다(p<0.05). 이번 연구를 통해 대전광역시의 응급의료 취약지를 선정할 수 있었으며 GIS 분석 시도로데이터를 적용하여 기존의 Buffer 방식(단순반경거리)보다 더 정확하고 현실적으로 응급의료 취약지를 선정할 수 있었다. 하지만 이 연구는 대전광역시에 국한되어 시행했기 때문에 향후에는 이 연구에 적용한 GIS 분석 기법과 응급의료 취약지 선정기준 등을 활용하여 전국을 대상으로 한 연구가 필요하다.
최근 의료데이터의 유출사고가 빈번히 발생하여 환자의 프라이버시 침해 및 의료기관의 피해가 날로 증가하고 있다. 정부에서는 개인정보보호법등과 같은 법규를 제정하여 이러한 피해사례 예방하고 있다. 이중 의료기관 및 의료데이타에 대한 가이드라인은 보건복지부에서 발표한 '국내 의료기관 개인정보보호 가이드라인' 정도만 발표되어 있다. 환자개인의 민감정보를 포함한 의료데이타를 타의료기관 또는 제3의 연구기관등에 전달이 필요한 경우가 발생한다. 전달하고자 하는 의료 이미지 데이터를 일반적인 이미지파일 (JPG, JPEG, TIFF)의 포맷으로 자료의 교환이 이루어지고 있다. 이와같이 일반적인 이미지 포맷의 파일은 아무런 보호조치가 되어 있지 않아 외부로 유출시에는 파일내에 포함된 환자의 주요 식별정보가 노출되는 위험성이 존재한다. 본 연구에서는 이미지 파일에 대한 광학문자판독기술(OCR)을 적용하고 민감정보가 포함된 이미지파일에 암호화된 모자이크기술을 이용한 마스킹 기법을 도입하여 이러한 위험성을 해결하기 위한 이미지 비식별화 방안을 제시한다.
최근 병원에서는 빅데이터, 지능형 사물인터넷(AIoT) 등 인공지능 기반 기술들을 활용하여 환자 진료 및 치료 영역은 물론 의료산업 및 의료 시설 등과 관련된 다양한 영역에서의 활용방안을 모색하고 있다. 지능형 사물인터넷(AIoT, Internet of Things)은 AI와 IoT의 기술적인 결합으로 산업의 혁신을 가져와 국가 전체의 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라 삶의 질의 변화는 물론 병원의 의료 환경에 있어서도 많은 파급 효과를 가져다 줄 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 병원의 효율적인 공간관리를 위한 AIoT 기반의 가변 스마트 진료실 예약 시스템에 대한 설계 및 구현을 통하여 병원의 주요 자산인 공간이라는 개념을 효율적으로 이용하고 병원 내 소통과 협업을 위한 유연한 진료 환경을 제공함으로서 병원의 규모와 진료 전문성에 맞추어진 가변적 공간 기능을 통해 병원의 경쟁력을 높이는 것을 그 목적으로 하고 있다.
빅데이터 시대에 각광받고 있는 데이터 분석 도구인 R은 강력한 통계 분석 기능과 데이터 가시화 기능을 제공함으로 인해 그 사용자를 급속히 넓혀 가고 있다. 오픈소스 기반으로서의 다양한 기능 확장성이 R의 강점인데 반해 규모 확장성이 미흡함으로 인해 대용량 데이터 처리에서의 성능 제약이 발생한다. 이를 보완하기 위한 확장 패키지 중 하나인 RHadoop은 R로 작성된 코드에 대해 하둡 플랫폼 기반 병렬 분산 처리를 지원하므로 데이터 분석 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 인터넷을 통해 공개되는 실제 보건의료 빅데이터를 이용한 데이터 분석에서 RHadoop을 활용할 때 얻을 수 있는 성능 개선을 평가함으로써 RHadoop의 유효성을 검증한다. 본 연구를 통해 R과 RHadoop에서 국민건강보험 진료내역정보를 각각 분석한 결과 8개의 데이터 노드로 구성된 RHadoop 클러스터가 R과 비교하여 최대 8배 이상 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
본 연구는 코로나 상황에서 한시적으로 허용된 비대면 진료에 대한 대학생의 수용행동을 탐색하기 위하여 진행되었다. 비대면 진료의 의료 서비스 및 디지털 기술 간 융합 특성을 반영하여, 각 분야의 수용행동을 이해하기 위하여 널리 연구되어 온 사회인지이론과 기술수용모델을 기반으로 비대면 진료에 대한 대학생의 인식 및 수용의향의 영향요인을 조사하였다. 연구모델 및 가설 검증을 위하여 비대면 진료 사용 경험이 없는 대학생을 대상으로 2021년 9월 8일부터 10일까지 온라인 설문조사를 시행하였다. 총 184개의 데이터가 수집되었으며, SPSS 28.0 프로그램을 이용하여 다중회귀분석 등을 실시하였다. 분석 결과, 건강기술 자기효능감, 유용성 이점, 편의성 이점, 사회적 규범, 비대면 진료 제공자에 대한 신뢰가 대학생의 비대면 진료 수용의향에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 디지털 네이티브 세대인 대학생을 비대면 진료의 새로운 타겟으로 보고, 이들을 공략하기 위한 전략의 기초 방향을 제시했음에 의의가 있다.
본 연구는 근골격계 질환으로 입원한 환자의 의무기록지 키워드 네트워크 분석을 통해 근골격계와 관련된 표준의료용어를 유추하여 보건의료현장의 비정형화된 데이터 활용 방안을 제시하기 위함이다. 분석 대상은 2010년부터 2019년까지 근골격계 질환 환자의 입퇴원요약지 145부로, 더아이엠씨(The IMC)에서 개발한 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 활용하여 분석하였다. 1차·2차 정제과정을 통해 도출된 177개의 근골격계 관련 용어를 최종 분석하였다. 연구결과 다빈도 용어는 'Metastasis', 의료용어 체계별 분석 결과에서 임상소견은 'Metastasis', 증상은 'Weakness', 진단은 'Hepatitis', 처치는 'Remove', 신체구조는 'Spine', 약물은 'Oxycodone'이 가장 많이 사용되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정형화되지 않은 의료데이터의 분석과 활용 및 관리 방안에 대한 시사점을 제안하고자 한다.
대학 보건정보 시스템이란 대학교 내의 보건소의 담당자가 서비스와 의료자원을 제공하기 위해 데이터를 수집, 이용, 저장, 검색, 교환을 할 수 있도록 하며 이용자 보건 서비스의 질 향상을 위해 보건 실무를 관리하며 발전시키도록 하는 시스템이다. 본 논문에서는 인터넷 상에서 대학교 보건정보를 효율적으로 관리하며, 관리자 및 일반 사용자들에게 유용한 서비스를 제공하는 대학보건정보 시스템의 설계 및 구현에 관하여 논의하였다. 보건정보관리자는 본 시스템을 사용하여 원하는 정보를 수집, 가공 및 검색할 수 있다. 일반 사용자들은 이 시스템을 이용하여 자신의 보건 정보를 검색할 수 있다.
연구배경: 최근 건강기능식품 섭취에 따른 의료비 절감효과에 대해 상이한 연구결과들이 제시되면서 논쟁이 불거졌다. 이에 따라 본 연구는 건강기능식품 섭취 여부가 의료비 지출에 미친 영향을 분석하고자 한다. 방법: 2019-2020년의 제2기 한국의료패널 자료에서 2년간 건강기능식품을 섭취한 군과 섭취하지 않은 군을 확인하고 이들의 일반적 특성 차이를 배제하고자 성향점수매칭기법을 통해 1:1 매칭 데이터를 추출하였으며 두 군의 연간 총 의료비를 비교하였다. 더불어 의료비 지출에 대한 건강기능식품 섭취 여부의 영향을 확인하기 위해 다변량 회귀분석(Proc Surveyreg)을 실시하였다. 결과: 건강기능식품 섭취군은 약 172만 원을, 미섭취군은 약 143만 원을 의료비로 지출하였다(p=0.0186). 다변량 회귀분석 결과, 섭취군이 미섭취군에 비해 약 26.15% 더 많은 의료비를 지출하는 것으로 확인되었다(p=0.0004). 결론: 건강기능식품 섭취가 의료비를 절감시킨다는 이전 연구들과 달리, 본 연구에서는 건강기능식품을 지속적으로 섭취하는 사람들이 의료서비스 지출이 더 큰 것으로 나타났다. 이는 건강기능식품 섭취가 질병 예방이나 의료비 절감의 관점보다는 건강에 관심 있는 사람들이 건강관리를 위해 취하는 행동임을 제시한 이전 연구들과 같은 맥락으로 해석될 수 있다. 그러나 의료패널 자료의 다양한 한계점으로 인해 주의 깊은 해석이 필요하다. 향후 개인수준의 코호트 자료를 활용한 인과성 규명이 필요하다.
본 연구는 의료기관 이용자의 특성과 입원 특성에 따른 간호사 서비스 경험의 차이를 확인하고 간호사 서비스 경험과 보건의료 제도 인식과의 관계를 설명하는 것을 목적으로 수행되었다. '의료서비스 경험조사'데이터를 분석에 활용하였고, 입원 경험이 있는 574명의 응답자가 분석에 포함되었다. 연구 결과에서는 입원 전 다른 의료기관을 이용한 경험이 없는 자 중 10일 이상 입원하였던 대상자의 간호사 서비스 경험 평균이 1~3일, 4~9일 입원한 자의 평균보다 높았다. 반면, 입원 전 다른 의료기관을 이용한 경험이 있는 대상자는 그렇지 않은 대상자에 비해 간호사 서비스 경험 평균이 낮았다. 입원실의 변경에 따른 구분에서는 다인실에서 변경이 없었던 대상자에게서만 입원일수에 따른 간호사 서비스 경험의 차이가 유의하였다. 또한 간호사 서비스 경험 평균이 높을수록 입원에 만족하는 군, 보건의료 제도에 대해 만족, 신뢰하는 군에 속할 확률이 높았다. 이러한 결과는 입원 경험을 구분하여 간호사 서비스 경험을 해석하여야 하며 간호사 서비스 경험 향상을 위한 대책 마련이 필요하다는 것을 의미한다. 또한 간호사 서비스 경험의 영향요인을 밝힐 수 있도록 해당 조사에 간호사 배치수준과 같은 의료기관 특성 관련 사항을 포함하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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