• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.12
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• pp.57-63
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• 2014

최근 빅 데이터가 중요한 이슈로 부상하면서, 의료 분야에서의 빅 데이터 관리 및 활용에 대한 요구도 급증하고 있다. 하지만 의료 분야의 데이터는 데이터 자체의 특성과 의료 분야의 특수성으로 인해 다른 분야의 일반적인 빅 데이터와는 차별점이 많다. 따라서 의료 분야에서는 데이터 분석에 앞서 다양한 종류와 형태의 의료 데이터를 의미적으로 융합할 수 있는 방법이 전제되어야 한다. 본 고에서는 우선 의료 관련 데이터에 대한 기술(description) 표준 동향을 소개한다. 더불어 다각도의 기준에 따라 의료 데이터를 분류해봄으로써 그 다양성을 확인하고, 의료 데이터 융합의 필요성을 강조함으로써 의료 데이터 관리기술의 나아갈 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.397-398
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• 2017

정보 공유를 통해 국민들은 의료 기관 및 치료방법 등을 합리적으로 선택하려고 노력하고 있다. 의료 기관의 컴퓨터와 연결 기계의 사용으로 의료 관련 데이터는 규모가 급격히 늘어났다. 이에 따라 정부 3.0에 맞춰 공개되는 의료 데이터가 확대됨에 따라 의료 빅데이터를 통해 여러 정보들을 만들어내 의료 분야에 도움이 될 것이라는 기대가 커져가고 있다. 이 연구에서는 의료 빅데이터를 어떻게 활용하여 의료 기관, 국민, 정부, 보험사 등 여러 기관에게 제공할 수 있는 지에 대해 설명한다. 현재 빅 데이터를 사용해 연령 별 잘 걸리는 질병이나 질병 별 성비를 나타내는 것 등 단순 사실을 알아내는 정도가 아니라 실질적으로 다양한 목적으로 사용될 수 있는 정보를 만들어낼 수 있는 시스템을 구축하였다는 점에서 이 연구는 강점을 갖는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.318-321
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• 2022

최근 의료데이터 표준화에 대한 중요성이 보건의료 빅데이터 구축과 맞물려 보건의료데이터 표준화와 마이데이터 생태계 조성을 추진하고 있다. 그리고 개인들의 휴대용 기기 이용증가와 모바일 환경으로 전반적인 디지털헬스의 패러다임 변화에 따라 HL7 FHIR의 사용이 점차 확대될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 의료정보 표준인 HL7 FHIR와 의료영상 표준인 DICOM으로 환자 정보를 전달하기 위한 다중 의료 정보 중재 플랫폼에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 HL7 FHIR의 Patient, Observation, DiagnosticReport, Bundle 리소스를 활용하여 환자 정보와 임상 리포트 정보를 전달하여 StudyList에서 보여줄 수 있도록 구현하였다. 현재 구현된 내용은 FHIR 기반의 임상데이터로 의료영상을 포함한 표준화된 정보로 제공하여 마이데이터 실증 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.434-436
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• 2021

의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.282-284
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.431-434
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• 2013

최근에는 네트워크가 진화하고 데이터 처리기술이 발달하여 디지털 데이터가 활성화되면서, 기존 데이터 처리 방식으로 감당하기 힘든 규모의 데이터인 빅데이터가 매일 생산되고 있다. 이러한 대규모 데이터는 분석 및 관리를 하는데 어렵고 시간이 많이 걸리지만, 분석을 함으로써 새롭고 유용한 많은 정보를 얻을 수가 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 얻어지는 정보가 기존 분석 방식에서 얻어지는 정보와 다른 새로운 정보이기에 많은 산업분야에서 빅데이터 처리에 대한 관심이 많아지고 있다. 이러한 흐름에 따라, 의료분야에서도 빅데이터를 효율적으로 처리 및 관리하기 위한 시스템 구축을 시도하고 있다. 즉, 기존에 정형화 되어 있는 의료 데이터를 분석하여 얻는 정보에 비정형화 되어있는 의료 데이터를 추가하여 새로운 정보를 도출하려 시도하고 있다. 하지만, 여러 병원에서 서로 호환이 가능한 의료 빅데이터 처리 및 관리 시스템을 사용하기 위해서는 명확한 의료 빅데이터 처리 및 관리에 대한 요구사항과 기능정의가 필요하다. 이에 본 논문에서는 의료 빅데이터 처리 및 관리를 위한 요구사항과 기능정의를 하고 의료 빅데이터 처리 및 관리 시스템 구조를 구축하고자한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.5
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• pp.236-242
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• 2020

Big data technology has been rising as a leading technology in the healthcare paradigm. As a world-class big data nation including National Health Insurance data, Korea has been focused on health policies and sustainability through database forecasting and policy establishment. So the need for education of big data by public officials in healthcare sector is increasing. However, there has not yet been National Competency Standards(NCS) or education modules, in this study, healthcare big data education module and content have been developed for the public servants with confidence.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.432-433
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• 2017

최근 ICT 기술과 의료 빅데이터를 활용한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이질적인 의료데이터의 공유와 확산을 위해 표준화 데이터 모델로 온톨로지 기반의 Linked Open Data가 대안으로 급부상하고 있다. 특히 의료 빅데이터의 분석을 위한 데이터 셋은 프로토콜화하기 어려운 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 개발된 계층적 LOD 개발 환경 시스템을 기반으로 의료정보를 적용하기 위한 모델링에 중점을 두고자 한다. 본 연구는 의료 빅데이터의 검색과 분석연구 분야에 큰 영향을 줄 것으로 기대하고 있다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.3
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• pp.90-96
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• 2010

최근 의료기술 발전에 따라 질병의 예방 및 관리에 대한 소비자의 요구사항이 증가하고 있다. 이러한 요구사항에 부응하기 위해 IT와 의료분야의 융합으로 u-헬스케어 서비스가 실현되고 있다. 언제 어디서나 의료서비스를 제공받을 수 있는 u-헬스케어 서비스의 활성화는 의료데이터의 공유 및 활용이 전제조건이 될 것이다. 그러나 의료데이터의 공유 및 활용으로 인해 의료정보에 포함된 개인정보, 병력정보 등의 프라이버시가 침해될 우려가 있다. 본 논문에서는 의료데이터의 공유 및 활용상에서 발생하는 보안 요구사항을 검토한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.2 no.2
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• pp.67-74
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• 2017

The use of Bigdata plays an important role in all areas of society. Especially in the health care field, the role of Bigdata is very considerable because it deals with people's life and health. However, the interest and awareness of quality control of medical data is markedly low. Because the low-quality medical Bigdata leads to national loss and public health impairment, quality control of medical Bigdata is needed. The purpose of this research is to present the direction of medical Bigdata quality management by examining literature and cases of domestic and foreign medical Bigdata quality management practices. In addition, as a case of medical Bigdata quality control in the Y medical institution in Korea, activities of a Bigdata quality management TFT and results of a survey conducted for major data users in the hospital were presented.