• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.7-15
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.140-145
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• 2019

IT 기술의 발달과 함께 의료 서비스 환경이 과거에 비해 많은 변화가 일어나고 있다. 그러나, 의료 기술이 IT 기술과 융합하더라도 의료비 문제와 의료 서비스 관리에 대한 문제는 여전히 해결해야할 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 구축한 병원을 대상으로 의료 서비스를 제공받는 사용자의 개인 정보를 의료진이 효율적으로 분석 관리할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 병원내 구축된 IoT 시스템을 통해서 사용자의 의료 정보를 효율적으로 체크하고 관리하는 것이 목적이다. 제안 모델은 다양한 이기종의 클라우드 환경에서 사용될 수 있으며, 사용자의 의료 정보를 추가적인 인적 물적 자원 없이 효율적이면서 빠르게 관리할 수 있다. 특히, 제안모델에서 수집된 사용자의 의료 정보는 IoT 게이트웨이를 통해 서버에 저장되기 때문에 의료진이 시간과 장소에 상관없이 사용자의 의료 정보를 정확하게 분석할 수 있다. 성능평가 결과, 제안 모델은 IoT 시스템을 사용하지 않은 기존 의료 시스템 모델보다 직군별 의료진의 의료 서비스에 대한 효율성이 19.6% 향상되었고, 의료 서비스를 제공받은 사용자의 사후 의료관리 개선율이 22.1% 향상된 결과를 얻었다. 또한, 의료진의 업무 부담률은 기존 의료 시스템 모델보다 평균 17.6% 낮게 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.546-548
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• 2023

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상을 기반으로 하는 질환에 관한 진단 연구는 매우 복잡한 과정이 필요한 질환의 진단에 큰 영향을 미치고 있다. 복부 장기들의 분할은 환자의 질환 진단 지원 및 복강경등의 수술 지원에 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 의료영상을 통해 13가지 복부 장기들을 분할하는 모델을 만들고 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 13가지 복부 장기에 대한 분할로 영상분석을 통해 진단 지원이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.887-890
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• 2021

최근 AI 를 활용한 의료 진단 솔루션 시장이 크게 성장함에 따라 의료 인공지능 기술에 대한 대학 교육에 대한 수요가 증가하고 있지만, 개인정보 유출의 위험성 등으로 인하여 의료 데이터를 대학 교육에 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 실제 의료 데이터 대신 생성적 적대 신경망(GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델의 사례를 제시한다. 프로메디우스(주)에 의해 제공받은 흉부 X-ray 합성영상을 사용하여, VGG-16 모델을 훈련하고 성능을 검증 및 평가하며 미세조정을 통해 성능을 개선하는 교육 모델을 구성하였다. 또한 교육모델이 의료 인공지능에 대한 학생들의 이해력 향상에 기여한 효과를 정량적으로 평가하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.77-84
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• 2017

초고령화 사회로의 진입으로 인해 웰니스에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 의사를 통한 개인 맞춤형 의료서비스가 확대되고 있는 추세이다. 개인 맞춤형 의료서비스를 위해서는 기존의 병원시스템 구성요소인 PM/PA, OCS, EMR, PACS, LIS 만으로는 정확한 의료분석 서비스를 제공하기 어려운 문제점이 발생된다. 따라서 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델 및 구축방안에 대한 제시가 필요한 실정이다. 현재 국내에서도 의료 클라우드 서비스, 왓슨을 도입한 인공지능 진료서비스 등이 일부 시행되고 있지만, 아직 체계적인 병원시스템 구축을 통한 사례는 많지 않다. 따라서 이 논문에서는 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델을 제안한다. 이를 위해 기존의 병원시스템 구성요소에 의료 빅데이터 구축 및 AI 의료 분석시스템을 하나로 통합한 모델을 설계하고 모듈별 구축방안을 제시한다. 제안 모델은 향후 새로운 병원시스템 도입 및 구축을 위한 포괄적인 가이드 라인을 제공하는 기반연구로서 의미를 가진다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권3호
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• pp.43-55
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• 2017

세계의료관광 서비스의 시장 규모는 날로 커지고 있으며, 국내 의료관광 시장 또한 높은 성장세를 보이고 있다. 그러나 다양한 정보와 서비스가 정형화되어 있지 않고 정상적인 가격경쟁의 불가 등 의료 서비스 제공으로 인한 문제점이 대두되고 있는 실정이다. 이렇게 정형화 되지 않은 의료 서비스 제공으로 인한 문제점이 대두되고 있으며, 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 의료 생태계 조사를 통하여 ICT 기반 한국형 의료관광 서비스 모델을 설계하였다. 우선적으로 국내외 의료 생태계 현황 분석을 진행하여 국내 시장에서의 의료관광 문제점을 파악하고 개선을 위한 주요한 방향성을 제시하여 전략을 수립하였다. 이를 반영하여 국내 실정에 맞으며 고객이 접근 가능하고 편리한 ICT 기반 의료관광 서비스 모델, 클라우드, O2O 서비스 기반 역경매 시스템, 빅데이터 기반 라이프사이클 관리 그리고 모바일 중심 헬퍼 서비스를 설계하였다. 본 논문에서 제안한 의료관광 서비스 모델은 고객에게 편리함을 제공하며 향후 한국 의료관광 문제점들을 해결하고 활성화에 기여하며 산업적으로도 파급력 있는 효과를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.462-464
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• 2022

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.520-522
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• 2022

의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.467-472
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• 2013

최근 ICT와 의료 기술 및 서비스의 융합 강도가 높아지면서 ICT 기반 의료기기 및 장비, 소프트웨어, 서비스 개발 등의 부가가치가 높아지고 있다. 본 논문에서는 의료분야 데이터 백업 이슈 등에 대한 시장 환경 분석을 통한 사업 타당성 검토와 클라우드 서비스 비즈니스 거래 유형 분석을 통해 의료 분야의 새로운 융합 비즈니스 모델을 도출하고, 향후 고객 확보 및 시장 확대, 경쟁력 강화 등을 위한 사업화 활용 모델의 개발 방향을 제안한다. 본 연구는 클라우드 서비스의 새로운 융합 비스니스 모델을 설계 할 때 산업의 핵심 역량 강화 전략 및 제휴 연계 전략을 수립하는데 가이드라인을 제공해 줄 것이다.