• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.464-469
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• 2015

모바일 기기를 활용한 홀터 모니터링으로 환자의 개인별 심전도 신호의 장주기 수집이 가능해졌다. 하지만 이에 따른 의사 결정 지원 도구 및 응용에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 장주기로 수집된 심전도 신호의 대표패턴을 추출하기 위한 축약 알고리즘을 제안한다. 그리고 추출된 대표패턴을 이용하여 유사한 환자의 목록을 제공하는 검색기를 소개한다. 사례분석을 통해 제안한 유사환자 검색기가 대표패턴을 통해 전문가의 임상활동을 간소화 하며, 유사한 환자의 목록을 제공하여 축적 데이터의 높은 활용 가능성을 제고함을 보였다. 또한, MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 평가에서, 축약 알고리즘이 64%의 레코드에 대해 단순화된 대표패턴을 제공하며, 부정맥 분류 결과를 평균 98% 축소함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.418-421
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• 2023

본 논문은 Word2Vec를 이용하여 한국어 증상 기반 질병 예측 모델을 제시한다. 아산병원 질환 백과의 크롤링 데이터를 세 가지 형식으로 나누어, 모델에 알맞은 데이터 형식을 찾고 모델에 적용한다. 가장 모델에 맞는 데이터 형식은 증상별 질병과 질병별 증상을 합친 경우이다. 데이터의 양을 늘려 임베딩 스페이스를 넓혔고, 가장 중요한 증상과 질병의 유사도도 정확하게 출력되었다. 이는 유사도가 높은 질병과 증상들이 제대로 학습이 되었다는 것을 알 수 있다. 이렇게 만들어진 예측 모델에 positive 증상을 입력하면 유사도가 향상되고, negative에 입력하면 하락하는 결과를 확인했다. 따라서 환자의 증상을 positive에 넣으면, 그 증상을 가진 질병이 가까워지는 반면, 환자의 증상이 아닌 증상을 negative에 넣으면, 환자에게 맞지 않는 질병이 멀어진다. 그러므로 환자의 상태에 맞는 질병을 유추해, 의사나 환자가 증상에 대한 질병을 알고 싶을 때 또는 검색에 유용하게 사용할 수 있다. 더불어, 질병의 진료과 데이터를 추가하여, 환자에게 맞는 진료과를 찾는 데도 도움을 줄 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권4호
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• pp.15-20
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• 2016

본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1032-1041
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• 2005

현재 병원에서 사용 중인 PACS나 의료영상을 공유하기 위한 시스템들은 원하는 이미지를 검색할 때 환자에 대한 정보 등의 상위-레벨 메타데이터만을 사용한다. 이러한 검색은 환자에 대한 정화한 정보를 알고 있어야 검색이 가능하다는 단점이 있다. 의료영상 검색을 좀 더 효율적으로 수행하기 위하여 본 논문에서 개발한 시스템에는 현재 사용되고 있는 DICOM 기반의 상위-레벨 메타데이터들을 이용한 키워드 검색기능 이외에도 MPEG-7 기반의 하위-레벨 메타데이터들을 이용한 유사성 검색을 추가하였다. 그리고 두 가지 메타데이터들을 통합한 것을 검색조건으로 이용함으로써 보다 다양한 방법으로 의료영상 검색을 수행 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.537-542
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• 2015

종합적 표준 임상 의학용어 체계인 SNOMED CT는 용어의 방대함 및 구조의 복잡성 때문에 환자 상태를 표현하는 가장 적합한 용어를 짧은 진료 시간 내에 선택하기가 어려운 용어 선택의 모호성 문제를 내포하고 있다. 본 논문에서는 용어 검색 과정에서 발생하는 동일하거나 유사한 용어를 분석하고 이를 효과적으로 구분하기 위한 용어 비교 검색 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 용어의 계층 구조 분석을 통해 용어 간 "is-not-a" 관계를 새로 정의함으로써 두 비교 대상 용어의 차이점을 명확하게 하는 특징이 있다. 이를 통해 진료 과정에서 유사한 이름을 가진 용어들 중 환자의 상태를 가장 적합하게 표현하는 용어를 빠르게 선택함으로써 SNOMED CT의 활용성을 개선한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제43권2호
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• pp.189-196
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• 2010

입원환자의 초기 영양관리를 위해 개발한 영양검색 도구의 타당성을 평가 하고자 입원 후 48시간 이내에 동일한 대상자에게 KNNRS, PG-SGA, NRS-2002를 수행하였으며 그 결과를 비교 평가하였다. 1) KNNRS, PG-SGA, NRS-2002를 이용한 영양검색결과 영양상태 불량 및 영양불량 위험도가 높은 환자의 비율은 각각 28.7%, 51.3%, 48.5%로 나타났다. 2) 각 영양검색 도구에 따라 영양상태 불량 및 영양불량 위험도가 높은 것으로 나타난 환자는 영양상태 양호 및 영양불량 위험도가 낮은 환자에 비해 공통적으로 평균연령이 높고 BMI, 혈중 헤모글로빈, 총 임파구수, 알부민 수치가 유의적으로 낮았다. 3) KNNRS와 PG-SGA에 의한 영양상태 분류를 비교하였을 때 KNNRS에서 영양상태가 양호한 환자 545명 중 PG-SGA에 의해 영양상태가 양호한 환자는 331명이었다. KNNRS에서 영양상태가 불량한 환자 219명 중 PG-SGA에서도 영양상태가 불량한 환자는 178명이었다. 민감도와 특이도는 각각 60.7% (95%CI 54.2-67.0), 81.2% (95% CI 75.3-85.2)로 영양불량 상태를 판정하는데 두 도구가 임상적 관련성이 있는 것으로 사료된다. 두 도구 간 유사성 kappa 지수는 0.34로 KNNRS는 PG-SGA를 기준으로 타당한 검색도구로 검증되었다. 4) KNNRS와 NRS-2002에 의한 영양상태 분류를 비교하였을 때 KNNRS에서 영양상태가 양호한 환자 540명 중 NRS-2002에 의해 영양불량 위험도가 낮은 환자는 312명 이었다. KNNRS에서 영양상태가 불량한 환자 216명 중 NRS-2002에서 영양불량 위험도가 높은 환자는 139명이었다. 민감도와 특이도는 각각 57.8% (95%CI 53.4-60.9), 64.4% (95%CI 60.2-69.8)로 영양불량 상태를 판정하는 데 두 도구가 임상적 관련성이 적은 것으로 사료된다. 두 도구 간 유사성은 kappa 지수 0.18로 낮게 나타났다. 5) KNNRS가 PG-SGA 결과와 비교 시 타당성이 검증되었으나 영양불량환자의 비율은 28.7%로 PG-SGA와 NRS-2002의 51.3%, 48.5%에 비해 낮았다. 보다 효과적이고 적극적인 초기 영양관리 중재를 위하여 영양불량 판정 기준의 수정 보완이 필요하다. 6) 영양검색 도구의 유효성과 영양관리의 효과를 검증하기 위하여 재원일수, 합병증 여부, 질병 예후, 사망여부와의 연계연구가 필요하다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.73-76
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• 2000

본 논문은 의료 영상 검색 시스템에서 뇌 MRI 이미지 데이터베이스에서 사용자의 질의를 만족하는 질의 결과 집합에 대한 시각화 방안을 제안한다. 한 환자의 뇌 MRI 이미지를 검색 결과로 제시할 경우 종류별, 방향별로 다양하고 여러 환자의 경우에는 그 양이 더욱 방대해진다. 이러한 뇌 MRI 이미지를 공간 제약적인 화면에 표현하는데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 질의 결과를 제시할 대 유사도가 높은 순서로 나열하고, 사용자 요구에 따른 관련 이미지를 종류와 방향별로 제시하여 이미지 조작을 가능하게 한다. 도한, 제시된 뇌 MRI 이미지를 효율적으로 브라우징할 수 있도록 3차원 블록 메타포어를 이용한 시각화 인터페이스를 통하여 공간 활용도의 향상과 사용자 인터페이스의 편의성 및 인지도를 증진한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제52권4호
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• pp.332-341
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• 2019

본 연구는 입원환자의 초기영양평가를 위해 개발된 영양검색도구의 타당성을 평가하고자 입원 후 24시간이내 동일한대상자에게 PG-SGA와 개별면담을 시행 후 그 결과를 비교 평가하였다. CKUNRS와 PG-SGAS 두 그룹 모두 나이는 고위험군이 평균 연령보다 높았고, BMI, 혈청 알부민과 헤모글로빈은 영양불량이 심할수록 유의적으로 낮게 나타났다. CKUNRS와 PG-SGA를 비교 분석한 영양 평가결과 전체 686명 중 영양불량 위험 환자는 각각 107명(15.6%)과 380명 (44.6%)으로 조사되었다. 민감도와 특이도는 각각 98.7% (96.8 ~ 99.5)와 33.3% (28.1 ~ 39.0)로 나타났으며, 두 도구 간 유사성 kappa 지수는 0.34로 CKUNRS는 PG-SGA를 기준으로 어느 정도 타당한 검색도구로 검증되었다. 결론적으로, CKUNRS를 PG-SGA와 같은 공인된 영양검색도구와 비교한 결과 민감도와 유사성 면에서는 어느 정도 타당한 수준의 영양검색도구인 것으로 판정되었으나, 특이도가 높지 않은 부분에 대해서는 추가적인 고려가 필요할 것으로 보인다. 초기입원 영양평가로 효과적인 영양검색도구를 위하여 재원기간, 합병증 유무, 사망률, 환자의 질병 예후와 관련된 유용성은 검증되지 않아 이에 관련하여 추가적 연구가 필요하다고 사료된다. 그리고 보다 정확한 영양불량 환자의 검색을 위해서는 간호사의 입원환자 초기 평가 및 재평가 부분에서 누락 가능성이 있는 체중변화, 소화기계장애, 식욕상태, 저작곤란, 연하곤란 등의 정확한 기록을 할 수 있도록 간호사정 기록자의 지속적인 교육이 필요할 것으로 보이며, 효과적인 초기 영양관리를 위해서는 향후 CKUNRS의 영양검색 기준에 대한 수정보완이 필요하다고 사료된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.255-266
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• 2020

본 연구는 간호대학생을 대상으로 환자안전 관련 교육프로그램의 종류와 구성 내용을 알아보기 위해 체계적 문헌고찰을 실시하였다. PRISMA를 사용하여 체계적으로 연구를 수행하였으며, 연구대상은 간호대학생, 중재방법은 환자안전교육, 결과는 도구를 사용하여 측정한 결과의 수치화된 보고 또는 서술적 보고, 연구유형은 무작위실험설계, 유사실험설계, 단일군 연구설계, 설문조사, 질적연구를 포함하여 수행하였다. Medline, Embases, CINAHL, DBpia, Riss, KISS를 통해 논문을 검색하였다. 검색 결과 총 2,468편의 논문이 검색되었으며, PICO에 따라 자료를 추출한 결과 총 9편의 논문이 분석에 사용되었다. 간호대학생의 환자안전교육의 특성을 교육 방법과 기간, 결과변수 및 측정도구에 따라 분류하였다. 그 결과 환자안전교육은 다양한 주제로 이루어졌으며, 강의식, 임상실습, 실험실, 그리고 시뮬레이션 등을 통해 교육되고 있었다. 교육 기간 또한 다양하였다. 결과변수는 지식, 태도, 기술 여부를 주로 확인하였는데, 이를 측정한 도구는 다양하였다. 간호대학생을 대상으로 환자안전교육은 국내외에서 다양한 주제, 방법, 기간을 통해 이루어지고 있었으므로, 환자안전 역량을 갖춘 간호인력을 배출하기 위해 교육기관과 실무기관에서 일관되고 통합적인 환자안전교육 확립을 위한 지속적인 연구가 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.15-20
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• 2019

음악치료는 장애아동 및 정신치료에 많은 효과를 보이고 있다. 오늘날의 음악치료 시스템은 구체적인 치료 시스템이 구축되어 있지 않은 상황으로, 음악 치료사들이 정확한 치료를 하기 위해 다양한 음악치료 사례들과 치료 이력 데이터들을 분석하고, 해당 환자 또는 내담자에게 가장 적합한 치료를 시행해야 하지만, 현실은 여러 가지 요인들로 인해 많은 어려움이 따르고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 기존 치료 데이터와 텍스트 마이닝 기술을 융합한 음악치료 지식관리 모델을 제안한다. 제안 모델을 활용하면 유사한 사례검색 및 환자에 관련된 구체적이고 확실한 데이터들을 기반으로 환자 또는 내담자로 하여금 정확하고 효과적인 치료가 가능하다. 이를 통해서 음악치료의 본래 목적과 그 효과를 최대로 이끌어 내는 효과를 기대할 수 있고 나아가 많은 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 기대된다.