각종 언론을 포함한 대중매체는 우리나라 국민들이 전통적으로 가장 선호하고 있는 건강관련 정보원이다. 심지어 의사들과 같은 전문가들조차도 자신의 전공분야가 아닌 영역에 대한 의학정보는 주로 대중매체를 통해 얻고 있다. 따라서 어떤 질병에 대한 일반국민들과 의료전문가들의 인식 및 태도는 대중매체에 부여된 사회적 책무이행 여하에 따라 완전히 달라지기도 한다. 이러한 대중매체의 영향력은 새로운 질병문제가 대두되었을 때 더욱 크게 발휘된다.
1990년대 게놈프로젝트 이후 유전자와 관련된 많은 연구가 진행되고 있다. 데이터 저장 기술의 발달로 연구의 결과물들은 다량의 문헌들로 기록되고 있으며, 이러한 문헌들은 새로운 생물학적 관계들을 추론하는 데이터로 유용하게 사용되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 생물학 문헌들을 활용하여 질병과 관련한 유전자를 추론하는 방법론에 대해서 제안한다. 문헌들을 제목과 본문으로 구분하고, 각 영역에서 등장한 유전자들을 추출한다. 제목 영역에서 추출된 유전자는 중심 유전자로 구분하고, 본문 영역에서 추출된 유전자는 제목에서 추출된 유전자와 관계를 갖는 주변 유전자로 구분한다. 이러한 과정을 각 문헌에 적용하여, 지역 유전자 네트워크를 구축한다. 구축된 지역 유전자 네트워크는 모두 연결하여 전역유전자 네트워크를 구축한다. 구축한 네트워크를 분석하여 질병 관련 유전자를 추론하였으며, 비교 실험을 통해 제안하는 방법론이 질병 관련 유전자를 추론하는 유용한 방법론임을 입증하였다.
본 논문에서는 퍼지 의사 결정 트리를 이용한 한의학 기반의 건강 사전 진단 시스템을 제안한다. 제안된 퍼지 의사결정 트리 기반 한방 사전 진단 방법은 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 계산한 후, 사용자가 여러 증상을 선택하면 선택된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계하고 한의학 전문의가 검증한 후에 구현하였다. 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 제안된 한의학 기반 건강 사전 진단 시스템 방법은 보다 정확한 진단 결과를 더 빨리 제공할 수 있다.
이 연구는 건강보험 심사평가원 자료를 이용하여 동일 환자의 동일 질환에 대하여 서로 다른 의료기관이 부여하는 질병 코딩의 불일치성을 분석하여 국가 보건 통계 질 향상을 위한 기초 자료로 활용하고자 시행하였다. 건강보험심사평가원 2014년 전체 환자 데이터셋(HIRA-NPS)에서 9,976,826건의 진료비 명세서를 연구 대상으로 하였다. 연구결과 의료기관의 이동 경로에 따라서 질병 코딩 불일치의 차이가 존재 하였고 불일치율은 보건기관 이외의 타 의료기관에서 보건기관으로 이동하였을 때 높아지는 경향이 발견되었고, 상급종합병원 간 이동하였을 때는 불일치율이 현저하게 낮았다. 본 연구의 의료기관 간 질병 코딩 불일치 현황 분석은 국내 의료기관에서 일관성 있는 질병 코딩이 이루어지기 위한 제도적 보완의 필요성을 시사하고 있다.
의료기관은 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅 데이터화 및 사물 인터넷 의 등장으로 엄청난 속도로 증가하는 데이터를 관리해야하는 과제에 직면해 있다. 이러한 의료계의 빅 데이터 패러다임은 단순히 크기가 큰 자료나 그것을 처리하고 분석하는 도구와 과정만을 의미하는 것이 아니라 인간이 생활하고 사고하고 연구하는 방식의 전산적인 전환을 의미한다고 볼 수 있다. 최근 의료분야 데이터가 공개됨에 따라 의료 데이터의 활용 요구가 증가하고 있으므로 합리적이고 효율적인 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 오픈 소스를 활용한 공공 데이터 기반의 질병 검색 시스템 연구를 진행하였다. 실험 결과 기존 공공 기관에서 제공하는 단순 질병 조회나 단일 질환에 대한 증상 조회와는 달리 증상이나 원인으로 검색해도 관련 질병들이 검색되며 병명이 재지정 되었거나 유사한 증상을 가지는 질병들도 검색이 되었다.
본 논문에서는 치매 등 인지기능 저하에 따른 질병을 예방하기 위한 기능성 퍼즐 게임을 설계하고 구현하였다. 치매 등 인지기능 저하에 따른 질병은 고령층에서 주로 나타난다. 이에 따라 게임의 UI와 규칙은 가급적 단순해야 하며, 동시에 기억력과 판단력, 반응속도는 향상시킬 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 고령층에서도 쉽게 조작할 수 있도록 UI를 단순화시켰으며, 순간적인 인지능력과 단기기억력 및 판단력을 향상시킬 수 있는 색맞추기 퍼즐게임을 설계하고 구현하였다.
본 연구는 이미지와 텍스트로 구성된 건강정보의 제시 유형이 정보의 인지에 미치는 차이에 대해 분석하였다. 이를 위해 대학생 47명을 대상으로 정보의 제시유형에 따른 정보의 인지 차이를 측정하였다. 또한, 피험자가 주관적으로 느끼는 이미지의 생생함과 질병의 인지도를 변수로 함께 대입하여 정보의 인지도를 측정하였다. 분석결과를 살펴보면 먼저 본문에 이미지가 함께 제시된 건강정보는 텍스트로만 구성된 건강정보보다 정보의 인지가 높은 것으로 나타났으며 이미지가 포함된 건강정보의 유형에서는 그림이 제시된 경우 정보의 인지가 가장 높게 측정되었다. 또한, 이미지의 유형 중 사진은 생생함이 가장 높게 측정되었으나 생생함이 높을수록 정보의 회상률은 낮은 것으로 측정되었다. 질병에 대한 인지도는 건강정보 제시유형별 회상과 재인에 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다. 본 연구는 도서관에서 건강정보서비스를 시작하고자 할 때 정보원 구축 및 콘텐츠 설계를 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.301-312
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2015
본 연구는 전염병의 확산 과정을 설명하기 위한 질병 확산 모형을 구축 하고자 하였다. 질병의 확산 과정은 결정적인 과정과 확률적인 과정으로 크게 분류할 수 있다. 대부분의 연구가 질병의 확산 과정을 결정적 과정으로 움직인다고 가정을 하고 상미분방정식을 이용하여 모형을 구축하였다. 본 연구에서는 질병 확산 모형인 SIR (Suspectible - Infectious - Recovered) 모형을 기반으로 하여 질병의 확산 예측 모형을 구현하고자 하였다. 최소제곱법을 이용하여 모수를 추정한 후, 상미분방정식을 이용한 결정적 모형 방법과 더불어 Gillespie가 제안한 방법에 기반하여 확률적인 과정을 따르는 모형 적합을 함께 시도하였다. 본 연구에서 소개된 방법들은 질병관리본부의 2001년 1월부터 2002년 3월까지의 국내 말라리아 주별 발병자 수 자료를 이용하여 모형 적합을 시도 하였으며, 그 결과 구현된 모형이 실제 질병의 확산과정을 잘 설명하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.217-225
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2011
정신장애 질병과 관련된 위험인자를 찾는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 질병과 관련된 위험인자들의 연관성을 나타내는 위험비는 의학에서 주된 관심이 된다. 따라서 우리는 정신장애 질병과 위험인자 간의 연관성을 살펴보기 위해 오즈비를 활용한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 정신장애질병인 섬망자료에 적용하여 선별된 주요 위험인자들의 오즈비를 찾았다. 특히 선별된 주요 위험인자들이 단일로 존재할 때의 오즈비와 위험인자가 복합적으로 존재할 때의 오즈비를 통하여 섬망에 가장 위험한 영향을 미치는 위험인자를 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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