노약자나 만성질환자를 위하여 가정에서 분산된 무선센서네트워크 노드를 사용하는 무선센서네트워크 기반의 생체신호 모니터링 시스템을 구현하였다. 본 논문에서의 생체신호 모니터링 시스템은 가장 중요한 생체 신호인 ECG와 체온을 계측하도록 구성하였으며, 무선센서 노드를 사용하여 원격지의 병원서버 또는 의사의 PC, PDA에 연결된 베이스스테이션으로 Ad-hoc 네트워크를 통해 환자 또는 노인의 건강정보를 전송하는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. 본 시스템을 통해 환자의 의료장비 비용을 절약 할 수 있을 뿐만 아니라 센서 노드는 무선센서네트워크의 강점인 Ad-hoc 통신이 가능하면서 저전력으로 동작하여 배터리의 수명을 연장할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 병원의 한층 전체의 환자나 여러 환자가 거주하는 가정 또는 시설에서 하나의 PC(또는 서버컴퓨터)로 시스템 구성이 가능하도록 시스템을 구현함으로서 베이스스테이션에서 멀리 떨어져 있는 환자의 생체 신호도 Ad-hoc 네트워크를 통해 베이스스테이션까지 전송이 가능하였으며, 이동성 제공 및 홈 환경에서 사용자에게 편리함을 가져올 수 있으리라 예상된다.
본 논문은 헬스케어 연구의 일환으로 병원 내의 EMR(Electronic Medical Record)을 지원할 수 있는 환자 자동인식 시스템의 설계 및 구현이다. 기존의 종이형 차트를 대신할 수 있으면서, 빠르고 정확한 환자 인식이 가능하고, 기존 EMR의 데이터베이스를 사용할 수 있는 모바일 기기 기반의 시스템을 개발하였다. 환자의 인식에는 RFID(Radio Frequency IDentified)를 사용하였으며, RFID와 시스템의 연동을 통해 자동화 된 환자 인식이 가능하다. 개발된 시스템은 테스트 베드에서 테스트하여 기존 종이형 차트에 비해 빠른 진료가 가능함을 실험하였다.
수부 봉합 수술 환자, 뇌졸중과 중풍으로 인한 수부 마비 환자, 깁스 후 수부 근육 수축 환자 등 수부 재활 치료가 필요한 환자의 수는 계속해서 증가하고 있지만 그에 비해 재활 치료사의 수는 현저히 부족하다. 또한 수부 재활에 대한 예산 부족으로 환자들의 경제적 부담이 증가하고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 모션인식 수부 재활 콘텐츠를 리듬 게임의 형태로 구현하였다. 추후 이 콘텐츠를 통해 수부 재활 치료가 필요한 사람들이 비교적 저렴한 가격으로 지속적인 자가 재활 치료를 진행할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 많은 사람들이 스마트폰을 이용하고 있으며 스마트폰을 활용한 IT 기술들이 나날이 발전하고 있다. 또한 스마트폰을 이용 하여 사람들이 생활하는데 있어서 더욱 더 편리한 생활을 할 수 있도록 서비스 환경을 제공해준다. 그 중 대표적인 기술이 U-Health(Ubiquitous-Health) 기술 이며 U-Health 기술은 건강증진과 고령화 사회를 대비하기 위한 효과적인 문제해결 방안으로 주목받고 있다. U-Health 서비스는 스마트폰의 각종 센서를 활용하여 환자의 건강 상태를 체크하고 실시간으로 업데이트 하여 환자의 상태를 더욱 효율적으로 관리할 수 있다. 그러나 환자와 병원 서버 간에 데이터 단일화, 통신문제 등으로 인해서 아직까지는 많이 활용되고 있지 않는 현실이다. 또한 스마트폰으로 인한 환자의 개인신상 정보가 쉽게 노출될 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NFC(Near Field Communication) 기반에서 환자와 병원간에 신뢰성 있는 데이터 전송을 위한 인증 시스템을 설계 하였다.
조사 선량의 분포를 저해하지 않으면서 정확한 차폐가 가능하며, 짧은 시간 내에 쉽게 환자를 고정할 수 있으며, 치료 중에 환자가 의식을 잃는 경우에도 다치지 않고 지지될 수 있는, 한국인의 체형에 맞는 전신방사선치료를 위한 고정장치를 개발하고 그 효과를 평가하였다. 230 cm의 키, 100 kg의 체중을 가진 성인 환자도 지지될 수 있도록 지름 5 cm의 스텐레스 원형 봉을 사용하여 프레임을 제작하였고, 의자는 환자가 서 있는 상태에서 환자의 키, 몸의 두께에 맞추어 위치 조절이 가능하도록 고안하였다. 가슴부위의 전면 지지대는 1 cm 두께의 아크릴을 사용하여 지지의 기능과 차폐물의 고정 기능을 겸하게 하였고, 등면의 지지대는 1 cm 두께의 아크릴을 5 mm 두께, 3 cm 넓이의 스텐레스 스틸로 테를 둘러 환자의 지지와 엑스선 필름 카세트 고정장치를 겸하도록 고안하였으며 2개의 상부 도르래와 측면의 핸들로 쉽고 정확하게 조절할 수 있도록 하였다. 머리 고정장치는 비닐과 특수 스펀지를 사용하여 쇠약한 환자의 작은 흔들림도 방지할 수 있도록 하였다. 환자를 원하는 위치에 고정하는데 평균 4분 25초가 소요되었고 반복되는 분할조사의 검교정 필름에서 폐의 차폐물의 위치에 차이가 없었으며, 펜텀 실험과 환자치료에서 $\pm$5%의 선량차이를 보였다. 치료중 환자가 의식을 잃은 경우도 수차 있었으나 쓰러지지 않고 지지할 수 있었다.
본 연구는 산부인과 내원 환자에 대한 미래경영 예측하고자 한 대학병원 의무기록정보통계를 활용하여 외래환자, 입원환자 및 분만관련 자료를 분석한 결과 다음과 같다. 신환환자의 경우 평균 140.9명 이었며, 각 연도가 증가함에 따라 유의하게 감소하는 경향을 보였으며(p=0.000), 최초년도(2001)에 212.6명이던 것이 최종년도(2007)에는 80.9명으로 약 140여명의 환자가 감소하였다. 입원 실인원의 경우 평균 124.6명 이었며, 각 연도가 증가함에 따라 유의하게 감소하는 경향을 보였으며(p=0.000), 최초년도(2001)에 144.6명이던 것이 최종년도(2007)에는 104.8명으로 약 40여명의 환자가 감소하였다. 입원환자 특성 및 분만관련 요인 등의 변수를 독립변수로, 입원환자수를 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 입원환자수에 영향을 미치는 요인으로는 신환, 연인원 분만수 등이 선정되었으며 이들의 설명력은 62.8%이었다. 이상과 같은 결과 병원은 마케팅보다 환자관리라는 서비스가 우선되어야 하지만 환자 유인 효과도 현재 무시할 수 없으며 이는 환자의 병에 대해 관심을 써주는 병원의 배려가 신뢰로 연결될 수 있을 것이다.
연구목적: 대량전상자 발생 시 신속하고 정확한 환자분류가 진행되어야 최대한 많은 환자를 회복시켜 전장으로 돌려보낼 수 있다. 그러나 복잡한 전투현장에서 적은 의료인력으로 대량전상자의 환자분류를 시행하기란 임무는 과다하고 환경은 불확실하다. 따라서, 전투현장에서 의료인력을 보조하고 대체할 수 있는 인공지능 모델에 대해 논의하고자 한다. 연구방법:인공지능의 한 분야인 강화학습을 활용하여 환자분류 모델을 제시한다. 모델의 학습은 무작위로 설정된 환자의 상태와 병원시설의 의료능력을 고려하여 최대 다수의 환자가 치료받을 수 있는 정책을 찾도록 진행된다. 연구결과:강화학습 모델이 정상적으로 학습되었음은 누적 보상 값 등을 통하여 확인하였고, 학습된 모델이 정확하게 환자를 분류하는 것은 생존자 수를 통해 확인하였다. 또한, 규칙 기반 모델과 비교하여 성능을 검증하였으며, 강화학습 모델이 규칙 기반 모델에 비해 약 10%만큼 더 많은 환자를 생존시킬 수 있었다. 결론:강화학습을 이용한 환자분류 모델은 의료인력의 대량전상자 환자분류 의사결정을 보조하고 대체하는 대안으로 활용 가능하다.
본 연구에서는 한국어의 사·피동문을 실어증 환자가 처리하는 양상에 대하여 살펴보았다. 한국어의 사·피동문은 용언에 파생접사가 붙어 이루어지는 경우와 '-게 하다'나 '-어 지다'와 같이 구문 변형으로 하여, 실어증 환자에게 실험을 하였다. 실험에 참여한 환자는 명칭성 실어증 환자, 이해성 실어증 환자, 표현성 실어증 환자, 전반성 실어증 환자로 구성되어 있다. 본 실험에서는 단어 채워 넣기 과제(word completion task)를 사용하였다. 명칭성 실어증 환자의 경우 피동에서는 처리 오류를 보이는 반면, 사동에는 아무런 문제도 보이지 않았다. 표현성 실어증 환자의 경우, <피동-비변형>에서 오류를 많이 보였다. 이를 통해 한국어의 사·피동은 영어와 달리 통사상의 문제가 아니라는 결론을 내릴 수 있다. 즉 이미 사·피동 접사에 의해 파생된 단어가 어휘부에 저장되어 있고, 각 단어의 논항 정보에 따라 문장이 생성되는 것이다. 표현성 실어증 환자가 피동의 비변형에서 지배적인 오류를 보이는 것은 피동의 비변형이 타동사로서 변형인 피동형에 비해 하나의 논항을 더 취하기 때문이다. 이해성 실어증 환자의 경우 사·피동 생성에 별 어려움을 보이지 않았다. 이는 이해성 실어증 환자가 개별 어휘의 논항 정보에 손실을 적게 입고 있음을 시사하는 결과이다. 본 연구에서는 서로 다른 유형을 보이는 환자들을 대상으로 한국어의 사·피동의 처리양상을 대조한 결과, 첫재 사·피동은 서로 다른 통사, 의미상의 처리 양상을 보이고 있고, 둘째 파생접사가 결합된 형태로 어휘부에 저장되어 있는 개별 사·피동사에 의해 형성되는 것임을 확인하였다.d CO2 quantity causes flame temperature to fall since at high strain retes diluent effect is prevailing and at low strain rates the products inhibits chain branching. It is also found that the contribution of NO production by N2O and NO2 mechanisms are negligible and that thermal mechanism is concentrate on only the reaction zone. As strain rate and CO2 quantity increase, NO production is remarkably augmented.our 10%를 대용한 것이 무첨가한 것보다 많이 단단해졌음을 알 수 있었다. 혼합중의 반죽의 조사형 전자현미경 관찰로 amarans flour로 대체한 gluten이 단단해졌음을 알수 있었다. 유화제 stearly 칼슘, 혹은 hemicellulase를 amarans 10% 대체한 밀가루에 첨가하면 확연히 비용적을 증대시킬 수 있다는 사실을 알 수 있었다. quinoa는 명아주과 Chenopodium에 속하고 페루, 볼리비아 등의 고산지에서 재배 되어지는 것을 시료로 사용하였다. quinoa 분말은 중량의 5-20%을 quinoa를 대체하고 더욱이 분말중량에 대하여 0-200ppm의 lipase를 lipid(밀가루의 2-3배)에 대하여 품질개량제로서 이용했다.
목적: 본 연구는 간호학부 교육과정에서의 말기환자간호 교육 현황을 파악하고, 졸업을 앞둔 간호대학생의 말기환자간호 학습경험과 말기환자간호 역량을 확인하기 위하여 시도되었다. 방법: 본 연구는 41개 간호학과와 해당대학 4학년 간호대학생 622명을 대상으로 한 횡단적 조사연구이다. 미국간호대학협회(AACN)에서 제시한 자료를 근거로 말기환자간호에 대한 38개 교육내용과 17가지 말기환자간호 역량으로 설문지를 구성하여 간호학과와 학생의 말기환자간호 교육내용, 학습경험, 말기환자간호 역량을 조사하였고, 기술통계와 위계적 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 결과: 41개 간호학과 중 말기환자간호 관련 독립 교과목이 개설되어 있는 학교는 20%였고, 말기환자간호 관련 교과목을 이수한 학생은 5.1%이였다. 임상실습 중 환자의 죽음을 경험한 경우가 70.7%였으나 학생의 74.8%가 임상실습 중 실습 지도자로부터 말기환자간호에 대한 교육을 받지 못했다고 응답하였다. 말기환자간호에 대한 38개 교육내용 중 80% 이상의 학생이 이론 강의로 배웠다고 응답한 항목은 두 항목뿐이었고, 말기환자간호 17개 역량 모두가 3점 이하, 평균 2.31 (±0.66)점으로 간호학생은 말기환자간호를 수행할 수 없다고 스스로 평가하는 것으로 나타났다. 결론: 간호학부 교육의 말기환자간호 영역에 심각한 결핍이 있었다. 말기환자간호의 질을 향상시키기 위해서는 간호학과 학부과정에서 부터 체계적인 이론과 실습교육이 이루어질 수 있도록 교육과정 개선이 필요하다.
최근 m-헬스케어는 응급상황이 발생할 경우, 환자의 정보가 제 3자에게 쉽게 노출되어 악용될 수 있는 문제가 있다. 본 논문에서는 m-헬스케어의 응급상황 환경에서 환자의 정보를 이용하여 환자의 프라이버시 노출을 최소화하기 위한 속성 기반의 환자 접근 제어 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 환자의 민감한 정보를 제 3자에게 노출시키지 않도록 환자의 민감한 정보를 개인 건강 정보에 포함하여 병원관계자와 환자가 생성한 랜덤수로 해쉬한 서명키로 암호화한다. 또한 제 3자로부터 환자 정보가 불법적으로 악용되는 것을 예방하기 위해서 환자와 병원관계자 사이의 동기화를 유지함으로써 개인 건강 정보의 유출을 예방한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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