본 논문에서는 대사증후군관련 의료 빅데이터 표준화 시스템의 환경과 소프트웨어 환경을 설계한 사항에 대해서 기술한다. 이를 위해 임상데이터를 기반으로 의료 빅데이터를 수집하고 국제 표준화인 공통 데이터 모델로 수집된 데이터를 ETL하여 통합 데이터베이스에 저장하였다. 본 연구를 통해 구축된 의료 빅데이터 표준화 시스템은 향후 의사결정 보조시스템 개발과 연계하여 효과적인 검색과 다양한 통계 분석을 지원할 계획이다. 또한 병원의 다양한 임상 연구를 지원하기 위한 주요 시스템으로 자리매김할 것으로 기대한다.
의료기기는 헬스케어 서비스를 위한 필수요소로 최근 의료와 관련된 스마트폰 애플리케이션의 증가와 함께 스마트폰과 연결되는 의료기기를 활용한 스마트 헬스케어가 대두되고 있다. 이러한 스마트 헬스케어는 현재 ISO/IEEE 11073 표준을 통해 의료기기와 게이트웨이를 연결하여 임상정보를 전송하고 게이트웨이는 HL7 CDA 표준 문서를 통해 전자 건강 기록 및 개인 건강 기록 시스템, 임상 워크플로우 및 임상 의사 결정 지원 시스템과 같은 유형의 의료 서비스 시스템과 연동하는 솔루션이다. ISO/IEEE 11073은 DIM(Domain Information Model)이라는 정보 모델을 기반으로 하며 HL7 v3인 CDA는 RIM(Reference Information Model)이 있기 때문에 상이한 인터페이스간의 매핑 매커니즘을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 의료 응용 애플리케이션에서의 효율적인 의료기기 데이터 운용을 위해 RMIM(Refined Message Information Model) 기반의 IEEE 11073 DIM/HL7 v3 RIM 표준 인터페이스 변환 방법을 제안한다.
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.
본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.
모바일 기기를 활용한 홀터 모니터링으로 환자의 개인별 심전도 신호의 장주기 수집이 가능해졌다. 하지만 이에 따른 의사 결정 지원 도구 및 응용에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 장주기로 수집된 심전도 신호의 대표패턴을 추출하기 위한 축약 알고리즘을 제안한다. 그리고 추출된 대표패턴을 이용하여 유사한 환자의 목록을 제공하는 검색기를 소개한다. 사례분석을 통해 제안한 유사환자 검색기가 대표패턴을 통해 전문가의 임상활동을 간소화 하며, 유사한 환자의 목록을 제공하여 축적 데이터의 높은 활용 가능성을 제고함을 보였다. 또한, MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 평가에서, 축약 알고리즘이 64%의 레코드에 대해 단순화된 대표패턴을 제공하며, 부정맥 분류 결과를 평균 98% 축소함을 보였다.
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.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.49-55
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2001
본 연구에서는 GIS를 이용하여 산불관련 데이터베이스를 구축하고 효과적인 산불 현황정보 검색시스템을 개발하녀 산불 관리자에게 효율적인 공간분석 도구를 제공함으로서 산불에 관한 종합적인 공간정보를 빠른 시간 내에 분석하여 속성을 갱신·추출 할 수 있도록 하는 효과적인 GUI(Graphic User Interface)를 개발하였다. 이를 위하여 최근 10년간의 산불현황 통계자료를 이용한 전국 시·군단위의 공간분포도를 작성하여 전국 산불 발생현황을 시·공간적으로 분석하고 산불 발생에 미치는 다양한 요인들과의 상관성을 분석 가능하였다. 특히 최근 산불발생이 빈번한 삼척시의 지형도 및 임상도, 위성영상, 현지사진을 이용하여 GIS 데이터베이스를 구축함으로서 산불 발생위험지역에 대한 보다 상세한 정보를 얻을 수 있다. 본 시스템은 응용프로그램 개발을 위한 플랫폼은 IBM호환 PC에서 Windows 98을 운영체 제로 하여 DBMS는 Access 2000을 이용하였고 프로그래밍 언어로는 객체지향언어인 Visual Basic 6.0과 GIS 기능을 구현하기 위해서 Component GIS인 MapObjects 2.0을 사용 하였다. 그 결과 산불관리자는 진화에 필요한 관리구역내의 정보를 신속하게 제공받을 뿐만 아니라 산불방제사업에 대한 효과적인 의사결정지원과 함께 실무자 중심의 산불관리행정을 도모하 고 산림자원관리비가 효율적으로 이용될 것이다.
대학연습림의 기능이 점차 확대되면서 산림 및 자연환경에 대한 다양한 정보가 필요하게 되고, 연습림의 관리전략에도 복잡한 기술이 요구되고 있다. 따라서 GIS 기법을 응용한 소위 산림정보시스템과 같은 체계적 수단을 통해 산림 및 입지환경에 대한 여러 가지 정보들을 보다 손쉽게 수집, 편집, 관리, 분석, 갱신하고 나아가 의사결정을 지원할 수 있다면 연습림의 관리에도 많은 효과를 얻을 수 있게 된다. 본 연구는 대구대학교 성주연습림을 대상으로 이러한 목적을 시범적으로 모색해보고자 한 것으로, 일차 단계로서 각종 공간자료를 수치지도화 하여 지형을 비롯한 임상, 토양형 등 여러 수치주제도를 구축함으로써 도면정보의 유지 및 통합과정의 어려움을 해소하면서 위치적 통일성과 정보의 통합성을 어느 정도 확보하였다. 또한 영림계획상의 속성자료와 연결하여 사용자 중심의 시스템을 개발함으로써 보다 신속한 검색, 분석은 물론 각종 산림계획의 수립, 평가, 실행과정의 의사결정 수단으로 활용할 수 있었다. 그러나 시스템의 기능에 대한 다양한 요구에 부응하고 효용성을 높이기 위해서는 최신 자료로의 갱신이나 새로운 기술의 도입 등 문제점에 대한 지속적인 보완이 필요할 것으로 생각된다.
본 연구는 산악에서 발생되는 비상응급 상황에 대한 응급 구조 헬리콥터의 착륙 지점 및 착륙 불가시 강하 지점을 선정하는 것으로 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 비상응급 구조 체제의 의사결정을 지원하는데 목적이 있다. 연구지역은 경기도 포천시 일대로 한정하였다. 산악 내 헬리콥터의 착륙 지점 및 강하지점 2가지 결과 값으로 분류하였으며 수치지형도, 임상도, 산림입지토양도를 기초 자료로 활용하였다. 착륙지점은 경사, 지형특성, 식생특성 및 헬리콥터 제원에 따른 헬리콥터 착륙지점 면적값을 요인으로 하였고, 강하지점은 경사, 식생특성을 요인으로 분류하여 GIS의 중첩기능 기법을 활용하여 분석하였다. 다만, 본 연구는 풍향 및 풍속 요인 등의 인자값을 배재하고 수행되었다. 향후, 기상청 DB와 연계함으로써, 좀 더 분석의 효율을 높일 필요가 있다.
Leukemia induced death has been listed in the top ten most dangerous mortality basis for human being. Some of the reason is due to slow decision-making process which caused suitable medical treatment cannot be applied on time. Therefore, good clinical decision support for acute leukemia type classification has become a necessity. In this paper, the author proposed a novel approach to perform acute leukemia type classification using sequential neural network classifier. Our experimental result only cover the first classification process which shows an excellent performance in differentiating normal and abnormal cells. Further development is needed to prove the effectiveness of second neural network classifier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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