• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.137-142
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• 2017

인구의 고령화와 의료서비스 수요의 증가로 한의학의 이론을 기초로 한 의료기기 개발이 증가하고 있다. 개발한 의료기기의 임상적 유효성 확보를 위한 다양한 임상시험들이 수행되고 있으며, 이 과정에서 다양하게 수집되는 정보들의 체계적인 관리의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 한의학의 대표적인 진단 방법인 맥진을 기기화 한 맥진기를 이용하여 임상시험을 진행하는데 있어 환자의 의학적 정보, 맥진기의 측정 정보들을 체계적으로 관리할 수 있는 데이터베이스를 설계하고 구축하였다. 구축된 데이터베이스는 임상시험에 대한 다양한 정보 및 측정된 정보의 질관리를 통해 기존 알고리즘 검증 또는 새로운 알고리즘 개발 시 효율적인 대응이 가능하고, 임상 데이터의 통제 측면에서도 여러 장점들을 가지고 있다. 본 연구의 결과는 이종의 맥진기나 다른 생체신호 측정기와의 정보 공유가 가능한 통합 데이터베이스 관리 시스템 구축을 위한 한의 의료기기 데이터 표준안 구성에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.13-22
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• 2021

임상의사결정시스템은 누적된 의료 데이터를 활용하여 머신러닝으로 학습된 AI 모델을 환자의 진단 및 진료 예측에 적용한다. 그러나 기존의 블랙박스 기반의 AI 응용은 시스템이 예측한 결과에 대해 타당한 이유를 제시하지 못하여 설명성이 부족한 한계점이 존재한다. 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 임상의사결정시스템의 개발 단계에서 설명이 가능한 XAI를 적용하는 시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존의 AI모델에 설명성이 가능한 특정 XAI 기술을 추가로 적용시켜 블랙박스의 한계점을 보완할 수 있다. 제안 모델의 적용을 보이기 위해 LIME과 SHAP을 활용한 XAI 적용 사례를 제시한다. 테스트를 통해 데이터들이 모델의 예측 결과에 어떤 영향을 미치는지 다양한 관점에서 설명할 수 있다. 제안된 모델은 사용자에게 구체적인 이유를 제시함으로써 사용자의 신뢰를 높일 수 있는 장점을 가진다. 아울러 XAI의 적극적인 활용을 통해 기존 임상의사결정시스템의 한계를 극복하고 더 나은 진단 및 의사결정 지원을 가능하게 할 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권6호
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• pp.7-17
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• 2009

효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.614-617
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• 2022

인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1317-1325
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• 2015

두 집단간을 비교하는 다양한 임상연구에서 수집된 데이터를 분석할 때 질환에 미치는 영향을 알아보는 방법으로는 현 시점에서 어떤 특정 질환을 일으킬 수 있는 위험요인포함 우, 무에 띠라 연구대상자를 나누어, 추적 관찰하는 전향적 임상연구에서의 분석과 현 시점에서 질환 유, 무에 따라 위험요인을 과거의 연구대상자의 관찰기록을 바탕으로 확인하는 후향적 임상연구에서의 분석이 있다. 접근 방법과 연구 설계는 다르지만 두 가지 연구의 목적은 두 집단 간 명확한 차이를 확인하는데 있으며, 나아가 두집단의 분류에 영향을 주는 변수가 무엇인지를 알아보는 방법이다. 특히 임상연구에서 두 집단을 비교할 때 성별과 나이와 같은 기본적 특성변수의 영향을 통제한 상태에서 임상적 변수들의 집단 간 차이와 영향을 살펴보아야 한다. 하지만 후향적 연구에서는 과거의 관찰기록을 바탕으로 분석이 진행되는 연구이므로 연구대상자를 두 집단으로 무작위 할당하지 못했기 때문에 기본적인 특성변수들이 차이가 나는 경우가 빈번하게 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 임상자료를 분석하는 방법으로 공변량을 사용한다. 대표적으로 공변량을 사용하는 분석방법으로는 공분산분석, 수정회귀모형, propensity score matching 방법 등이 있다. 본 연구는 후향적 임상연구에서 공변량을 이용한 자료 분석 방법 및 propensity score matching 방법을 소개하고, 실제 위암 환자들의 재발관련 자료에 적용하여, 그 필요성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.577-580
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• 2005

본 논문에서는 임상의들의 진료데이터를 토대로 진료경로를 동적으로 생성하는 방법을 기술한다. 각 진료단계에서 추출된 규칙들을 토대로 진료경로를 생성하는데, 이를 위해 전자의무기록으로 구성된 임상 데이터를 기반으로 연관규칙마이닝을 이용하여 진료단계별 규칙을 추출하였다. 신뢰성 있는 진료경로의 추출이 이루어지면 의료 서비스의 질을 높이고, 병원 경영의 효율성 증대에 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.364-366
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• 1999

간호사 정보 시스템은 간호사들이 사용하던 기존의 차트 대신에 PDA를 사용하여 의료 정보 데이터의 입력과 조회를 장소와 시간에 구애됨이 없이 항상 가능하게 하며, 위급한 상황이나 바른 임상판단을 요하는 상황의 발생이 빈번한 병원 환경에서 신속한 임상적 의사결정을 도모하기 위해 설계 구현된 시스템이다. 간호사 정보 시스템의 구성요소는 휴대형 정보단말기를 지원하는 이동지원시스템(MSS), 병원정보시스템으로 구성되며 이들의 원활한 연동과 정보 공유를 위해서는 간호사를 위해 특화된 데이터베이스 스키마와 이질적인 스키마간의 동기화 작업을 수행하는 싱크 모듈이 필요하다. 본 논문에서는 간호사 요구사항을 중심으로 MSS와 PDA의 데이터베이스 스키마를 설계하고 구현하였으며 또한, PDA와 MSS의 데이터 동기화 시 PDA와 MSS의 스키마 불일치 때문에 발생하는 복제와 동기화의 문제점을 해결하기 위한 싱크 모듈을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.283-285
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• 2022

한의사의 복진을 모사하는 진단기기와 이를 이용하여 질환과 변증을 분류하는 알고리즘을 개발하는 연구가 진행되고 있다. 진행되는 연구에서 열화상에서의 복부 냉감 영역 검출 방법이 제시되었다. 이 연구에서 열화상을 획득하고, 한의사의 촉감 데이터를 획득하여 이를 비교하여, 딥러닝 알고리즘을 적용하여 열화상을 가지고 복부 냉감 영역을 찾는 방법을 제시하였다. 배경, 복부, 냉감 영역의 IOU 결과로 95.6%, 70.3%, 36%의 일치도를 보여주었다. 이는 신뢰성 있는 복진기기로 가는 필수적 경로이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.71-74
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• 2005

임상정보 문서는 환자 진료기록뿐만 아니라 처방전, 개인적 유전자정보를 가지고 있다. 이러한 임상 정보 문서는 병원 시스템들간에 교환 및 공유함으로써 양질의 의료서비스를 제공할 수 있다. 이와 관련하여 임상정보의 통합을 위한 기존의 연구들은 각각 HL7 메시지를 XML 문서로 변환하고 XML 기반의 CDA 를 관계형 데이터베이스에 저장하는 연구가 진행되었다. 그러나 관계형 데이터베이스는 문서의 데이터 별 테이블 단위로 생성, 저장된다. 그러나 HL7 과 CDA 는 문서 중심의 XML 문서이기 때문에 관계형 데이터베이스에 저장 시 문서 별 많은 변이가 존재하여 테이블 증가를 갖는다. 따라서 비정규적인 구조에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 XML 전용 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 비교하고 효율적 저장을 위해 압축기법을 제시한다. 압축기법을 적용한 임상 정보 데이터베이스는 대용량 임상정보 문서의 크기를 압축함으로써 문서의 크기를 줄임으로써 데이터베이스의 효율적 저장을 향상시킨다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제56권1호
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• pp.10-20
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• 2024

RNA-시퀀싱은 표본에 대한 전사체 전체의 패턴을 제공하는 기법이다. 그러나 RNA-시퀀싱은 표본 내 전체 세포에 대한 평균 유전자 발현만 제공할 수 있으며, 표본 내의 이질성(heterogeneity)에 대한 정보는 제공하지 못한다. 단일 세포 RNA-시퀀싱 기술의 발전을 통해 우리는 표본의 단일 세포 수준에서 이질성과 유전자 발현의 동역학(dynamics)에 대한 이해를 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 우리는 단일 세포 RNA-시퀀싱을 통해 복잡한 조직을 구성하는 다양한 세포 유형을 식별할 수 있으며, 특정 세포 유형의 유전자 발현 변화와 같은 정보를 알 수 있다. 단일 세포 RNA-시퀀싱은 처음 도입된 이후 많은 이들의 관심을 끌게 되었으며, 이를 활용하기 위한 대규모 생물정보학(bioinformatics) 도구가 개발되었다. 그러나 단일 세포 RNA-시퀀싱에서 생성된 빅데이터 분석에는 데이터 전처리에 대한 이해와 전처리 이후 다양한 분석 기술에 대한 이해가 필요하다. 본 종설에서는 단일 세포 RNA-시퀀싱 데이터분석과 관련된 작업과정의 개요를 제시한다. 먼저 데이터의 품질 관리, 정규화 및 차원 감소와 같은 데이터의 전 처리 과정에 대해 설명한다. 그 이후, 가장 일반적으로 사용되는 생물정보학 도구를 활용한 데이터의 후속 분석에 대해 설명한다. 본 종설은 이 분야에 관심이 있는 새로운 연구자를 위한 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 한다.