• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.193-196
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• 2010

정보화 시대를 거치면서 모든 산업분야에서 대량의 데이터가 생성되고 관리되고 있다. 최근에는 비즈니스 환경의 변화로 인하여 의사결정을 지원할 수 있는 고급 정보에 대한 필요성이 대두되었으며 IT 기술의 발전과 더불어 데이터마이닝에 대한 많은 연구가 활발히 이루어졌다. 데이터마이닝은 금융, 정부, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 의료데이터는 다른 산업분야의 데이터와 구별되는 특징이 있는데, 데이터의 이질성과 복잡성, 부정확성과 오류가능성, 불완전성과 윤리 및 법적인 문제, 개인정보보호, 특징 선택의 제한, 모델의 투명성과 설명력에 대한 높은 요구도 등이 그것이다. 이와 같은 이유로 의료데이터에 대한 접근은 제한적일 수 밖에 없다. 그럼에도 병원 전산화를 통해 발생하는 의료데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 임상정보를 포함하는 의료데이터는 데이터 자체로도 가치가 매우 크다. 이에 본 논문은 국내 제 3차 의료기관의 2년간 내원환자에 대한 진단데이터를 사용하여 데이터마이닝의 연관법칙을 이용, 상병간의 관계를 연구하고자 하였다. 이를 통해 잠재고객에게는 객관화된 의료지표를 제공하고, 의료기관은 예측 가능한 정보를 종합의료시스템에 활용하여 고객만족도를 높이는 효과를 볼 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.983-985
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• 2012

빅데이터의 다양한 활용 부문 중 의료정보 관리의 경우 향후 개인 건강관리의 중요한 정보로 사용될 수 있다. 이를 구체화 시키고 실생활에 적용시키기 위해 본 논문에서는 빅데이터 기반의 개인 의료정보 관리 시스템을 설계하였다. 이를 위하여 관련연구로 빅데이터와 PHR에 대해 분석하고, 빅데이터 기반의 개인 의료정보 관리 시스템을 설계하며, 외부와 의료정보 관리 시스템간의 의료정보 교환 프로토콜을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1095-1098
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• 2008

최근 디지털 의료영상 자료들이 급격히 증가하고 의학과 임상에서 많은 병원과 기관 사이의 협업연구가 증가함에 따라 지리적으로 분산된 외부 기관과의 원격 데이터 공유 및 원격의 데이터 접근이 필요하게 되었다. 의료 장비 사이의 데이터 교환을 위한 DICOM은 외부 기관의 방화벽으로부터 의료 이미지 데이터 접근을 지원하는 보안 방법과 전송 속도 문제로 인해 협업 환경에 적합하지 않으며, 의료 이미지 데이터 관리 기능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 그리드 기반의 협업 환경을 제안하고 웹 서비스를 이용한 그리드 데이터 관리 기능을 구현하여 의료 분야의 PACS 통합과 의료 이미지 데이터 교환 문제를 해결하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.80-83
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• 2011

정부, 병원, 공공기관, 기업 등에서 많은 양의 개인 정보를 수집하고, 다양한 목적으로 수집한 데이터를 공개하기도 한다. 프라이버시 보호를 위해 공개할 데이터를 어떻게 익명화를 할 것인지 많은 연구가 되었지만, 알고리즘 적용의 어려움과 데이터에 대한 비현실적인 가정 때문에 실제 데이터에 적용되는 사례는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 먼저 다양한 익명화 방법에 대한 분류를 하고, 장단점을 살펴본다. 그리고 의료기관에서 의료 데이터를 공개하는 경우를 고려하여 실제 의료 데이터가 갖는 특징을 파악하고, 의료 데이터에 적용할 수 있는 프라이버시 모델(privacy model) 과 알고리즘에 적용하기 위한 의료데이터의 기본 형태에 대해 제시한다.

• The Korean Society of Law and Medicine
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• v.22 no.4
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• pp.3-35
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• 2021

Inmitten der Flut der privaten und öffentlichen Information gilt die riesige Informationsmenge als Schlüsselressource im Zeitalter der 4. industriellen Revolution, repräsentiert durch Big-Data. Das Interesse an diesen wächst weltweit. Es gibt eine aktive Diskussion darüber, wie man Daten sichert und akkumuliert und wie man die gesammelten Daten sicher und effektiv nutzt. Gesundheitsdaten werden vor allem als die wertvollste Ressource bewertet, für die Big-DataTechnologie eingesetzt wird. Um Gesundheitsdaten sinnvoll zu nutzen, müssen verteilte Gesundheitsdaten integriert und den Benutzern in einer Form zur Verfügung gestellt werden, die für Forschung oder Inspektion verwendet werden kann. In einer Situation, in der große Länder um den Aufbau bzw. die Führung der Datenwirtschaft konkurrieren, wurden im August 2020 auch in Südkorea die sog. „3-Daten-Gesetze" geändert, die das Datenschutzgesetz(DSG) enthälten. Das DSG führte das Konzept der pseudonymen Informationen ein und baute eine Rechtsgrundlage für deren Verwendung auf. Als Folgemaßnahme kündigte die, Kommission für den Schutz personenbezogener Daten(Personal Information Protection Commission: PIPC)' die „Richtlinien für die Bahandlung mit pseudonymen Informationen" und, Ministerium für Gesundheit und Wohlfahrt' die „Richtlinien für die Verwendung von Gesundheitsdaten" an. Gesundheitsdaten stehen direkt in Zusammenhang mit Leben und Körper des Menschen und damit enthalten viele sensible Daten. Es handelt sich also um ein System, das aus einer vorsichtigeren und konservativeren Sicht unter der Voraussetzung verwendet werden kann, personenbezogene Daten sicherer zu schützen. Um die Hauptinhalte der „Richtlinien für Verwendung von Gesundheitsdaten" zu analysieren, überprüften wir zunächst die Hauptinhalte des überarbeiteten DSG. Danach durch die Analyse der wesentlichen Inhalte der „Richtlinien für Verwendung von Gesundheitsdaten" wurden Probleme wie Konflikte mit anderen Gesetzen und Verbesserungsmaßnahmen überprüft.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.460-462
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• 2001

국내외적으로 의료 데이터의 전산 자동화 처리에 관심과 노력이 기울여 진 후 대부분의 병원에 의료 정보 시스템이 보급되었다. 의료 데이터가 컴퓨터 시스템에 저장되어 병원 내 각 부서별 자원의 공유가 가능하거나 병원 간 자료 전송이 원활하게 이루어진다면 오프라인으로 처리 및 보관하는데서 발생하는 자료의 관리 노력과 비용을 절감할 수 있다. 또한 인터넷 전용선과 광케이블의 보급으로 인하여 원격 시스템 사용이 원활하게 진행될 전망이며, 치료 정도 시스템의 경우 원격 진료 및 환자 정보 검색이 가능하게 된다. 하지만 의료 데이터가 인터넷을 통해 전송될 경우 환자의 사생활 침해 및 의사와 환자 간의 비밀 보장이 파괴될 우려가 남아있게 된다. 데이터 접근 권한 및 데이터 전송에서 오는 보안 기법이 확립되어야 하나, 국내의 경우 의료 정보 유출에 대한 법령과 체계적인 지침 등이 미흡한 상태이다. 이에 본 논문에서는 전자 문서 교환 표준으로 제안되고 있는 XML을 이용하여 의료 데이터가 전송 공유 가능한 병원 정보 교환 시스템(Hospital Information Exchange System : HIES)을 구축하고 데이터 접근 및 전송에 적용 가능한 보안 기법을 소개하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.339-343
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• 2007

최근의 의료 데이터는 대용량의 디지털 이미지로 생산된다. 이러한 대용량 이미지를 처리하기 위해서는 많은 처리 능력과 대량의 데이터 저장 공간이 필요하다. 현재 각 병원에서 생산되는 의료 이미지는 개별적으로 구축되어있는 PACS[3]에 저장하고 관리한다. 이러한 의료 환경속에서 대량의 데이터 저장공간 확보뿐 아니라 환자들의 중복 검사 방지, 의료 연구를 위한 풍부한 데이터 제공을 위해 각 병원의 의료 데이터를 통합하고 접근하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있는 상황이다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 그리드 컴퓨팅 기술을 도입하여 고효율의 처리 능력과 풍부한 데이터 저장 공간을 제공하고자 하였으며, 원격의 사용자가 지역적 데이터에 접근할 수 있도록 하는 데이터 관리 서비스를 웹서비스로 제공하는 방법에 대해 제시하였다. 또한, 프로토타입을 설계, 구현하여 실제 가능성에 대해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.410-413
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• 2010

병원정보시스템의 전세계적인 보급과 데이터웨어하우스의 도입으로 인해서 병원내의 의료데이터가 기하 급수적인 증가추세를 보이고 있다. 환자에 대한 임상적인 특징을 다수 포함하고 있는 의료데이터는 유용한 임상지식의 보고로서 그 가치가 매우 유용하다. 따라서 데이터에 숨겨진 지식을 발견하여 구조화시킴으로써 새로운 지식을 창조하는 데이터마이닝은 임상부분에 적합한 기술이라 말할 수 있다. 본 연구에서는 급성염증을 가진 환자들의 의료데이터를 기반으로 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 병명을 판단하기 위한 학습을 수행한다. 학습 방법은 클러스터링을 이용한 나이브 베이지안으로 진행한다. 기존의 나이브 베이지안 학습은 대량의 데이터를 처리하는데 효과적이며 성능 또한 우수하지만, 속성별 독립을 가정하기 때문에 의료데이터를 분석에는 잘 사용되지 않는다. 따라서 높은 신뢰도를 구현하기 위해 나이브 베이지안 학습 전에 클러스터링을 선행하여, 기존 데이터에 클러스터링 클래스를 추가한다. 이를 통해 급성염증의 증상을 보이는 환자데이터를 바탕으로 자동적으로 방광염과 결석으로 인한 신장염을 효과적으로 진단해낸다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.346-347
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• 2019

의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 특히 대규모의 의료영상들을 학습시켜 질병과 상태를 정밀 진단할 뿐만 아니라 예측하는 소프트웨어를 개발 하는 상황이다. 그러나 의료영상은 DICOM 표준에 따르고 있지만 태그정보의 사용은 의료기기와 의료기관마다 상이하다. 따라서 의료영상에 대한 메타 데이터의 표준화에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 의료영상 데이터를 표준화 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 표준화 데이터로 변환할 수 있는 ETL 소프트웨어의 수행결과를 보이고, 조건에 따라 머신러닝 학습 데이터셋을 생성하는 결과를 제공한다. 향후 제안한 의료영상 표준화와 ETL 소프트웨어는 다양한 수요자 중심의 표준화된 데이터셋을 제공할 수 있는 플랫폼의 주요기능으로 활용 될 것으로 기대한다.