Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.852-855
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2010
Based on the rapid development of the computer network technology, the ubiquitous sensor network (USN) was developed to enable us to have access to the communication environment anywhere and anytime without the need for recognizing computers or networks. Moreover, with the increasingly high interest on individual health, the USN technology is being applied to diverse sectors for healthcare and disease prevention. In this paper, a system was designed and implemented using the USN-based RF communication for doctors and nurses who care patients in the hospital to easily measure and control the physiological data on blood pressure and blood sugar. In addition, a database was designed using MS SQL database to store and manage the blood pressure and blood sugar data, which were passively or actively measured from patients. Using the results of this study, the physiological data of patients can be managed in real time and emergency situation can be instantly addressed. It is expected that the healthcare service can be improved and the paradigm of healthcare service environment can be changed.
Kang, Young Mi;Kim, Hyun Jin;Lee, Tae-Yong;Ku, Bon-Jeong
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.10
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pp.243-253
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2018
This study aimed to investigate the effects of DCI on glucose control, quality of life(SF-36 Version 2.0, Korean) and SDSCA(Summary of Diabetes Self-Care Activities) in patients with type 2 diabetes mellitus. A randomized, double-blind, placebo-controlled study was performed on 46 patients with HbA1c 7.0% taking triple anti-diabetic drug regimen who visited the department of Endocrinology and Metabolism in Chungnam National University Hospital between March 2015 and May 2016. As a result, DCI treatment in the intervention group resulted in significantly reduced HbA1c levels $8.75{\pm}0.79%$(baseline), $8.36{\pm}1.03%$(after 12weeks), and $8.65{\pm}0.81%$(after 24weeks). However, patients in the control group did not show any significant change. Interestingly, both DCI treatment group and the control group significantly showed improvements in SDSCA. Participants in the intervention group showed a small yet significant improvement in their only fasting blood glucose test in SDSCA and revealed significant increase in the quantitative levels of quality of life, from $73.05{\pm}16.85$ to $82.74{\pm}10.68$. By using pathway analysis, improvement of SDSCA scores(${\beta}=-0.505$, t=-2.743) was the most influential factor to the fasting blood glucose. The quality of life of patients with type 2 diabetes mellitus was affected by changes of SDSCA scores(${\beta}=0.411$, t=2.024) and fasting c-peptide(${\beta}=-0.445$, t=-2.668) in DCI treatment group. In conclusion, treatment of DCI effectively improved glucose control in patients with type 2 DM(HbA1c level>7.0%) after 12 weeks of treatment, although it had no impact on glucose control after 24 weeks of treatment. Improved glucose control may encourage diabetic patients to conduct self-care activities and improve the quality of life. Based on the present study, we suggest that diabetes self-management, as well as consideration of comprehensive laboratory findings, may be important factor in regulating the quality of life in type 2 DM patients.
The purpose of this study is to collect biosignal data in a non-invasive and non-restrictive manner using a BCG (Ballistocardiogram) sensor, and utilize artificial intelligence machine learning algorithms in ICT and high-performance computing environments. And it is to present and study a method for developing and validating a data-based blood glucose prediction model. In the blood glucose level prediction model, the input nodes in the MLP architecture are data of heart rate, respiration rate, stroke volume, heart rate variability, SDNN, RMSSD, PNN50, age, and gender, and the hidden layer 7 were used. As a result of the experiment, the average MSE, MAE, and RMSE values of the learning data tested 5 times were 0.5226, 0.6328, and 0.7692, respectively, and the average values of the validation data were 0.5408, 0.6776, and 0.7968, respectively, and the coefficient of determination (R2) was 0.9997. If research to standardize a model for predicting blood sugar levels based on data and to verify data set collection and prediction accuracy continues, it is expected that it can be used for non-invasive blood sugar level management.
Journal of The Korean Society of Inherited Metabolic disease
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v.23
no.2
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pp.8-14
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2023
The hepatic glycogen storage disease type 0 (GSD type 0) is an autosomal recessive disorder caused by a deficiency of hepatic glycogen synthase encoded by the glycogen synthase 2 (GYS2) gene, leading to abnormal synthesis glycogen. The clinical findings of GSD type 0 are hyperketotic hypoglycemia at fasting state and accompanying postprandial hyperglycemia and hyperlactatemia. GSD type 0 has only been reported in a very small number so far, and the diagnosis is likely to be missed because symptoms are mild, severe hypoglycemia is rare or asymptomatic, or symptoms gradually disappear with age. Essential management strategies include feeding high-protein meals to stimulate gluconeogenesis, frequent meals to prevent hypoglycemia during the day and feeding complex carbohydrates such as uncooked cornstarch to slowly release glucose during nignt. GSD type 0 has a good prognosis, with appropriate treatment, normal growth can be achieved and no complications occur. Significant hypoglycemia occurs less common in adulthood, but ongoing dietary management may be necessary.
부산 연제구 보건소 허 목 소장/‘심.뇌혈관질환 종합대책’마련/노인병원 병상 과잉공급 조절 필요/중소병원협 회장에 정인화 원장/당뇨환자, 자가혈당 관리 제대로 안된다/30세 이상 3명중 1명...뇌심혈관질환 위험/제약기업 지원 특별법 제정 건의/식약청 백신 관리 능력 세계가 인정/식약청 백신 관리 능력 세계가 인정/한미 FTA...국내 제약업계 파장은?/“매실 암세포 성장 억제 효과 있다”/주요 만성질환 관리사업 지침/
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[게시일 2004년 10월 1일]
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