Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.16-19
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2020
본 논문은 국제표준화인 OHDSI OMOP-CDM 의 확장으로 의료영상 표준기반의 R_CDM 으로 변환하고 그 데이터를 기반으로 다기관 임상연구를 위한 관리시스템에 대해 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델과 연계에 중점을 두어 DICOM 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 모델링하였다. 이를 기반으로 머신러닝 기술개발을 위한 데이터 셋 생성과 관리를 위한 웹 기반 시스템 구조와 기능에 대해서 기술한다. 끝으로 구현된 시스템에서 제공하는 웹 서비스 수행 결과를 보인다.
Medical information is variously generated not only from medical devices but also from electronic devices. Recently, related convergence technologies from big data collection in healthcare to medical AI products for patient's condition analysis are rapidly increasing. However, there are difficulties in applying them because of independent developmental procedures. In this paper, we propose an intelligent hospital information system (iHIS) model to simplify and integrate research, development and application of medical AI technology. The proposed model includes (1) real-time patient data management, (2) specialized data management for medical AI development, and (3) real-time monitoring for patient. Using this, real-time biometric data collection and medical AI specialized data generation from patient monitoring devices, as well as specific AI applications of camera-based patient gait analysis and brain MRA-based cerebrovascular disease analysis will be introduced. Based on the proposed model, it is expected that it will be used to improve the HIS by increasing security of data management and improving practical use through consistent interface platformization.
Recently, medical IT solutions are being provided on a distributed environment basis. In Korea, the necessity of developing a clinical decision support system that can share medical information in a distributed environment has been recognized and studied. The existing clinical decision support system is being built using only medical information of its own within the hospital. This makes it difficult for existing systems to achieve good results in terms of efficiency and accuracy of decision support. In order to solve these limitations, this paper proposes a design and implementation method of clinical decision support system based on common data model in medical field. To explain the application process of the proposed model, we describe the development scenario of the clinical decision support system for the diagnosis of colorectal cancer. We also propose the essential requirements for the development of successful clinical decision support systems. Through this, it is expected that it will be possible to develop clinical decision support system that can be used in various hospitals and improve the efficiency and accuracy of the system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.358-360
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2004
환자의 의료 및 질환정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 의료 및 질환정보의 유출은 환자의 사회적인 고립뿐 아니라 환자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 보안이 필요하다. 따라서, 의료진, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통한 진료 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 대한 역할 기반의 접근 제어(Role-Based Access Control)를 제공해야 한다. 또한, 환자 자신으로 하여금 자신의 의료 및 질환정보에 대한 다른 사람의 접근권한을 줄 수 있으며, 그 외의 대부분의 접근 권한들은 Role-Permission Broker를 통해서 제어될 수 있다. 본 논문은 RBAC 모델을 현재의 의료 및 질환 정보 관리에 적용시켜 각 정보 개체들과 사용자간의 효율적인 역할 분담과 정보 보호를 추구한다. 이러한 방식은 현재의 의료 및 질환정보 관리 체계를 개선할 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11b
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pp.953-956
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2002
인증서기반의 전자서명은 의사의 처방전을 전자문서 형태로 병원의 해당부서로 전달하거나 진료기록의 경우 내용이 임의로 수정되거나 변조되는 것을 방지한다. 전자서명은 내용을 증명하고 처방전을 기록한 의사의 신원을 확인한다. 아직 병원에서 약국까지의 처방전 이용에 전자서명을 이용하고 있는 경우는 없고 병원 자체적인 문서전달 수단으로 전자서명을 활용하는 데 그치고 있다. 그러나 머지않아 의료 전분야에 걸쳐 전자서명이 활성화될 것으로 전망하고 있다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 의료정보 시스템을 보장하기 위하여 의료정보 시스템에 진자서명 적용 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 모델은 의사의 처방전과 진료기록에 대하여 문서형태에 전자서명을 관리하여 판독성과 무결성을 보장한다.
With the recent establishment of a ubiquitous-based medical and healthcare environment, the medical information system for obtaining situation information from various sensors is increasing. In the medical information system environment based on context-awareness, the patient situation can be determined as normal or emergency using situational information. In addition, medical staff can easily access patient information after simple user authentication using ID and Password through applications on smart devices. However, these services of authentication and patient information access are staff-oriented systems and do not fully consider the ubiquitous-based healthcare information system environment. In this paper, we present a authentication service model based context-awareness system for providing situational information-driven authentication services to users who access medical information, and implemented proposed system. The authentication service model based context-awareness system is a service that recognizes patient situations through sensors and the authentication and authorization of medical staff proceed differently according to patient situations. It was implemented using wearables, biometric data measurement modules, camera sensors, etc. to configure various situational information measurement environments. If the patient situation was emergency situation, the medical information server sent an emergency message to the smart device of the medical staff, and the medical staff that received the emergency message tried to authenticate using the application of the smart device to access the patient information. Once all authentication was completed, medical staff will be given access to high-level medical information and can even checked patient medical information that could not be seen under normal situation. The authentication service model based context-awareness system not only fully considered the ubiquitous medical information system environment, but also enhanced patient-centered systematic security and access transparency.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.9
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pp.157-164
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2012
Recently medical service environment, the clinical information exchange which contribute to medical safety, promotion of service quality and patient's convenience, efficiency of medical procedures and medical management is essential medical service model. But, practical exchange of clinical information which variation of information level, absence of standardization system, build of heterogeneous information systems is difficult in each medical institute. In this paper, We analyzed the related technical standardizations and the models of clinical information exchange. So, we designed the clinical information exchange system based on the ideal lazy response model which is aimed at vitalizations the exchange of clinical information under domestic law environment. In case of exchange the clinical information, we separate CDA document flow from metadata flow. As a experimental result we acquired 24% improved performance compared with existed system based on the lazy response model.
Kim, Shin Mi;Hong, Young Sun;Hong, Sun Woo;Kim, Jin Shil;Kim, Ki Sook
Journal of Hospice and Palliative Care
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v.16
no.1
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pp.20-32
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2013
Purpose: The purpose of the study was to develop a feasible form of a Korean version of advance directives (K-AD). Methods: Sixteen adults participated in this study: 10 aged 20~50 years and nine aged 65 years or older. Using a draft version of the K-AD, cognitive interview was conducted on the participants to establish a culturally acceptable form of advance directives whose directions can be understood and responded accordingly by the general population. Results: Cognitive interviews revealed areas of concerns for the draft version of K-AD: lack of instructions or clarity for technical and medical terms, context complexity and inadequate response categories. The draft version was revised by rewording, offering examples and rearranging the context. Editorial style was added with appropriate uses of bold fonts, bullet-points and underlines to facilitate interviewees' cognitive responses. Conclusion: Study results feasibility of the revised version of the K-AD. Further study should be performed with a larger number of participants to develop a K-AD with an acceptable level of reliability and validity.
Purpose: In the event of mass casualties, triage must be done promptly and accurately so that as many patients as possible can be recovered and returned to the battlefield. However, medical personnel have received many tasks with less manpower, and the battlefield for classifying patients is too complex and uncertain. Therefore, we studied an artificial intelligence model that can assist and replace medical personnel on the battlefield. Method: The triage model is presented using reinforcement learning, a field of artificial intelligence. The learning of the model is conducted to find a policy that allows as many patients as possible to be treated, taking into account the condition of randomly set patients and the medical capability of the military hospital. Result: Whether the reinforcement learning model progressed well was confirmed through statistical graphs such as cumulative reward values. In addition, it was confirmed through the number of survivors whether the triage of the learned model was accurate. As a result of comparing the performance with the rule-based model, the reinforcement learning model was able to rescue 10% more patients than the rule-based model. Conclusion: Through this study, it was found that the triage model using reinforcement learning can be used as an alternative to assisting and replacing triage decision-making of medical personnel in the case of mass casualties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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