디지털 헬스케어 서비스 활성화에 따라 디지털 의료 데이터의 양은 매년 급속하게 증가하고 있으며, 의 데이터의 상호 교환과 연동을 위한 다양한 CDM(Common Data Model)이 개발되고 있다. 그러나, 의료 데이터 교류에 대한 요구가 증가하면서, 기존 레거시 시스템의 데이터를 CDM으로 변환하기 위한 추가적인 비용이 소요될 수 밖에 없다. 이에 본 연구에서는 OMOP CDM (Observational Medial Outcomes Partnership Common DataModel) 기반 의료 데이터 ETL (Extract, Transform, Load) 툴을 개발하였다. OMOP CDM ETL 툴은 기존의 레거시 데이터베이스 정보를 CDM으로 변환할 수 있는 효과적인 료인터페이스를 제공함으로써, 디지털 의료 데이터 공유와 관리 및 분석의 효율성을 증대할 수 있을 것이다.
데이터마이닝을 이용한 데이터베이스 마케팅 전락 수립에 대한 않은 연구가 있었고 현재 의료업계에서도 관련 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 이는 규모가 큰 병원에만 국한되어 있고 산재해 있는 중소병원 및 본 연구의 대상인 한방분야의 경우 매우 미비한 실정이다. 이에 본 논문에서는 한방분야에서의 효과적인 데이터베이스 마케팅을 위하여 실제 한방병원의 데이터를 이용하여, 실증적으로 문제해결을 할 수 있는 방안을 제시한다. 즉 데이터의 특성 파악 및 전처리 과정 등을 통한 데이터마이닝 기법을 통하여 재검진을 결정하는 요인을 찾아내고, 군집별 특성을 분석하여 이를 데이터베이스 마케팅에 적용함으로써 데이터베이스를 효과적으로 마케팅에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
본 논문은 IoT환경에서 의료장비를 연결하는 eHealth구현에 관련한 연구이다. 본 연구의 구현환경은 센싱노드, 게이트웨이 그리고 서버가 연결된 구조이다. 센서노드인 의료장비에서 발생한 의료정보들을 게이트웨이에 전달하고 게이트웨이에서 서버로 의료정보를 전달하여 대량데이타를 서버에 저장할 수 있게 한다. 센서노드로부터 발생하여 서버에 축적된 의료정보는 데이터베이스 형태로 저장되어 의료정보 사용에 대한 준비가 된다. 본 연구에서는 일반 상업용으로 판매하는 센서노드들을 게이트웨이에 연결하고 게이트웨이에서 센서노드를 관리하는 소프트웨어 구조를 연구하고 서버에 데이터를 어떻게 전달할 것인가를 구현한다.
생물정보공학을 위한 학문적/실용적 접근은 전산학, 생물학, 유전공학, 수학/통계학등이 유기적으로 통합되어 이루어져야 한다. 그러나 각계의 전문가가 서로의 특정 지식을 활용하기 위한 물리적인 기반이 갖추어져 있지 않은 상태에서는 각 분야의 전문적 지식 활용이 용이하지 않다. 현재의 의료 서비스 제공자/병원이 가진 방대한 의료 데이터를 생물정보공학 령역에서 활용할 수 있도록 해야 하고, 진료 데이터에 근거한 유전적 정보 분석을 위해 생물학 전문가들이 생성하는 인간 질병에 관한 유전적 분석, 연구 결과를 다시 의료 서비스 제공자에게 돌려주는 순환적 사이클이 필요하고, 이러한 순환적 사이클 지원자는 정보 기술이라고 생각한다. 인간 질병 극복과 좀 더 나은 진료, 예방책을 제공할 수 있도록 생물정보공학, 의료정보학, 컴퓨터과학의 통합 활용 목표를 설정할 수 있다. 각계의 전문가가 지식을 공유할 수 있고 기존의 병원 시스템 및 유전 연구소 등의 시스템을 통합하여 유기적으로 엮음으로써 데이터를 의미 있게 해석하고 공유할 수 있도록 지원하는 프레임워크가 절실히 요구된다. 본 세미나에서는 의료정보학과 생물정보공학에서 활용하는 시스템 통합, 전문 지식의 통합적 활용을 위해 각 전문가를 대신하는 에이전트로 구성된 멀티에이전트 플랫폼을 제시하여, 각 분야가 갖는 전문성 확보, 광고, 유기적 연결을 멀티에이전트 시스템에게 위임함으로써 각 영역에서 서비스 할 수 있는 내용과 서비스 제공 주체인 각계의 전문가 집단을 유기적으로 통합하고자 한다. 의료 영역에서 이루어진 의료 영상 통신 시스템 (Picture Archiving and Communication Systems), 의료 정보 표준화를 위한 HL7 (Health Level 7)에 대해서 경북대학교 지능정보 연구실에서 연구, 개발한 내용을 발표한다. 의료 정보 시스템과 생물학 영역의 유전체 정보 데이터베이스 시스템 사이에 의미 있는 데이터 전송, 지식 획득을 위해 정보 기술 분야에서 활용해야 할 영역으로 XML Web Services, Multi-agent Systems, 전문가 컴뮤니티를 위한 그룹웨어 연구 개발에 관해 사례 중심으로 발표한다.
최근 데이터베이스내의 개인정보의 유출이 사회적으로 이슈가 되고 있다. 개인의 민감한 정보를 보호하기 위한 최선의 방법은 데이터 암호화이다. 그러나 데이터를 암호화하면 질의어 처리가 어렵게 된다. 그러므로 데이터베이스를 보호하고 질의어 처리를 효율적으로 하기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구에 대한 방법을 분석하고, 의료정보 데이터베이스내의 범위특성을 가진 데이터를 암호화하기 위한 방안으로서 버킷 방식과 블룸필터 방식을 이용한 복합적인 방법을 제안하였다. 버킷방식만을 적용한 경우에 비하여 본 논문에서 제안한 버킷방식과 블룸필터방식을 융합하여 적용한 경우에는 버킷의 개수를 늘일 수 있고, 이에 따른 사용자 데이터의 분포 노출을 방지할 수 있으며, 결과적으로 검색속도를 높일 수 있음을 알 수 있다.
이 논문은 공공 의료 빅데이터를 통해 약 처방 데이터베이스시스템을 구축하고 활용하는 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 약 처방 데이터베이스시스템 이용자가 원하는 목적에 따라 검색하여 처방 성분 별 제품, 기업 정보 및 약국운영 정보를 확인하여 의사결정을 도울 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하였고 정보의 비대칭 문제로 약품 시장에서 불리한 입지에 놓인 수요자 측면의 권익을 향상하는 방안으로 권익 확대 및 정책 방향을 제시한다. 더 나아가 고령인구를 고려한 정책 방안에 대해서도 제안한다.
과거와 다르게 최근의 병원들은 정보화로 인해서 상당한 양의 의료 데이터가 저장되어 있어서 이의 효과적인 이용에 관심을 가지고 있다. 그러나 기존 통합병원정보시스템(Integrated Hospital Information System)은 아직까지 일반관리와 원무관리 중심에서 벗어나지 못하고 있다. 품질 좋은 의료 서비스를 제공하기 위해서 환자 중심의 진료 및 진료지원, 임상연구 등을 종합적으로 지원하기 위한 데이터 웨어하우스의 필요성이 대두되기 시작했다 .이 글에서는 최근 임상 데이터 웨어하우스(Clinical Data Warehouse)에 초점을 둔 J병원 사례와 연구를 중심으로 기술한다.
정보통신기술의 발전과 생산되는 데이터의 양적 증가에 따라 빅데이터에 대한 관심이 증대되고 있다. 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스의 데이터 저장 관리 분석 능력을 초과하는 다양한 형식을 가진 대량의 데이터를 의미한다. 여러 분야에서 빅데이터가 생성, 분석, 활용되고 있는데, 특히 보건의료 및 바이오 분야에서의 빅데이터 분석은 사회경제적으로 큰 영향력을 발휘할 수 있기 때문에 크게 주목 받고 있다. 본 연구에서는 보건의료 분야에서 생성되는 데이터의 특징과 빅데이터 분석 프로세스에 대해서 조사하였고, 국내 외 빅데이터 정책 및 활용사례를 분석하였다. 그리고 현재의 빅데이터 활용 장벽을 극복할 수 있는 몇 가지 전략을 제시하였다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 생성해내는 빅데이터 분석 기술은 보건의료 및 바이오 분야에서 국가경쟁력을 향상시키는 중요한 기반이 될 것이다.
최근 의료 과실을 줄이기 위한 방법으로 RFID 기술을 많이 적용한다. 이 기술을 이용하면 환자들에 대한 의료처방 및 치료를 정확하게 수행 할 수 있다. 의료 환경에서 RFID 기술 활용의 핵심은 프라이버시 제공이다. 본 논문에서는 위와 같은 환경을 기반으로 안전하고 효율적으로 환자 인증 및 환자 개인 의료 정보를 보호할 수 있는 RFID 인증 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 RFID 기반의 환자 인증 프로토콜과 데이터베이스 보안 프로토콜로 구성된다. 결론적으로, 제안한 RFID 인증 시스템은 강인한 보안성과 효율성을 제공하여 주어, u-Hospital 및 u-Healthcare 같은 첨단 의료 환경 상에서 환자 인증뿐만 아니라 환자 개인의 의료 정보를 안전하게 보호할 수 있음으로 실용적으로 사용되어 질 수 있다.
환자의 생체신호 측정 및 관찰, 영상 위생 등을 포함하는 직접간호는 간호사들의 총 간호활동 시간 중 내과는 48%, 외과는 40% 로 간호사들의 업무 부담이 되고 있다. 또한 의료기관에서 사용되는 의료기기들은 여러 회사에서 구매하여 사용되기 때문에 각 회사마다 상이한 프로토콜을 가지고 있어 하나의 시스템으로 생체신호를 모으기가 쉽지 않다. 따라서 여러 장비에서 생체신호를 실시간으로 취득하여 통합 관리할 수 있는 시스템 개발을 통해 간호사의 직접간호 업무량을 줄여 간호사의 근무환경 개선뿐만 아니라 중증환자의 경우 환자 생체신호에 대한 실시간 원격감시가 가능하고 환자에게서 발생된 모든 생체신호가 데이터베이스 시스템으로 기록관리 됨으로 인해 환자의 생체 신호에 대한 이력 추적관리가 가능함으로써, 양질의 의료 서비스가 가능한 환자케어시스템을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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