Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.47
no.1
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pp.149-173
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2016
As cloud computing becomes more and more popular and ubiquitous, many organizations are deciding to move their whole information infrastructure to the cloud. The healthcare industry is one of those that is beginning to utilize cloud-based solutions en masse. Cloud based computing and storage offers numerous benefits including scalability, cost efficiency, and accessibility, which in turn have the potential to streamline hospital operations. Despite the potential benefits of acquiring this system, considerations must still be given to the migration of the massive amounts of personal and highly protected data to a cloud-based solution. Health care organizations must consider all matters of security, reliability, and availability, to ensure that patients' data remains compliant to the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) compliant. This paper will examine the benefits and challenges of such operation to determine the best practices for the utilization of Electronic Medical Record (EMR) cloud based networking and storage for small to mid-sized hospitals.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.2
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pp.93-103
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2020
The telecare medical information system (TMIS) supports convenient and rapid health-care services. A secure and efficient authentication and key agreement scheme for TMIS provides safeguarding electronic patient records (EPRs) and helps health care workers and medical personnel to rapidly making correct clinical decisions. Giri et al. proposed an RSA-based remote user authentication scheme using smart cards for TMIS and claimed that their scheme could resist various malicious attacks. In this paper, we point out that their scheme is still vulnerable to lost smart card attacks and replay attacks and propose an improved scheme to prevent the shortcomings. As compared with the previous authentication schemes for TMIS, the proposed scheme is more secure and practical.
Purpose: This study was performed to compare the costs of nursing interventions implemented for the obstetrical and gynecological patients using Korean Reimbursement System and ABC codes system developed in the US for costing out interventions performed by health care professional. Methods: First, the narrative data on nursing interventions were extracted from electronic medical record system of a tertiary university and mapped with Nursing Intervention Classification (NIC) by two researchers until 100% consent was reached. Narrative nursing interventions mapped with NIC were then remapped with ABC codes system using the electronic program developed in the research. The mapping data were analyzed with real numbers, frequency, percentage, mean, and standard deviation. Results: More nursing interventions were mapped with ABC codes than Korean reimbursement system. Total of 97 different types of narrative interventions could be mapped with NIC, 43 NIC interventions could be reimbursed by ABC code but only 16 NIC interventions were reimbursed by Korea Reimbursement System. Conclusion: Korean medical insurance fee system needs amendment to include more comprehensively interventions performed by nurses which are very important to patient outcomes. Further study is needed to develop strategies to costing out nursing interventions.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.463-465
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2001
본 논문에서는 향후 의료분야에서 활용하게 되는 표준화 기반기술을 개발함을 주된 목표로 HL7 메시지 서버 구축에 필요한 소프트웨어 프레임워크의 디자인 및 구현에 대해서 기술하였다. HL7 표준은 의료 환경에서의 전자적 데이터 교환을 위한 이벤트 중심의 어플리케이션 프로토콜로서, 메시지 단위로 정보의 전송이 이루어진다. 이와 같은 의료정보 교환의 기본 단위인 HL7 메시지를 만들기 위해서 연구진들은 중간 계층의 인터페이싱 방식의 유효성을 고려하여 인터페이스 엔진에 해당하는 HL7 메시지 서버를 구축하였다. HL7 메시지 서버는 병원점보시스템에 연결되어 약속된 이벤트가 발생할 때마다 해당하는 HL7 메시지를 자동적으로 생성하는 서버 시스템으로서, 현재 운영되고 있는 국내병원정보시스템에 HL7 표준을 쉽게 적용시킬 수 있는 최적의 솔루션을 제공해 줄 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.520-522
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2022
의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.13
no.3
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pp.151-171
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2013
To comprehend the importance and necessity of record management metadata standard implemented in an electronic medical records system, a survey was undertaken to 50 medical records managers in charge of 5 major hospitals in Seoul. Analysis of the survey results was performed by averaging the responses given by those who answered the survey. SPSS was utilized for statistical analysis. Managers of medical records placed importance on metadata that are related to security of records, such as "levels of security", "types of access to medical records", "levels of authorization granted to personnel", and "users accessing medical records". It shows that these managers need the functions of privacy protection in ERMS. Metadata on "external disclosure" had the lowest level but those surveyed with more than 7 years of experience placed greater importance in this area more those surveyed with less than 7 years of experience in a hospital. This shows that managers need the functions of external disclosure to meet the needs of third partiesfor medical research and medical education.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the level of uncertainty, physiological risk factors, self-efficacy, and self-management among stroke patients and to identify factors influencing their self-management. Methods: A descriptive correlational design was used for this study. A convenience sample of 149 patients with stroke were enrolled at C national university hospital from February to April in 2016. Data were collected using a structured questionnaire and electronic medical record. Collected data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlations, and multiple regression analysis with the SPSS/WIN 21.0 program. Results: There were significant negative correlations between uncertainty and self-efficacy (r=-.56, p<.001); between uncertainty and self-management (r=-.56, p<.001); and between total cholesterol and self-management (r=-.23, p=.005). There were significant positive correlations between self-efficacy and self-management (r=.78, p<.001); between uncertainty and total cholesterol (r=.24, p=.003). The significant factors influencing self-management were uncertainty and self-efficacy. Theses variables explained 62.7% of the variance in self-management. Conclusion: The results suggest that intervention programs to reduce the level of uncertainty and to increase the level of self-efficacy among patients would improve the self-management of stroke patients.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.12
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pp.732-736
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2005
ln general, hospital information system should provide interoperability hat usually and operate independence of other HIS. This study proposes a new HIS paradigm that can be implemented within standard HL7 Interface engine and clinical data repository (CDR). We have developed an alternative architecture relying on agent solutions with distributed queries to heterogeneous databases. This architecture creates a very fine and flexible repository that can handle queries with the bases of standard HL7 messaging structure. Deploying Agent solutions to manipulate autonomy of storage management and sociality for communication with open world is another issue that keeps this system from reinventing existing wheels in medical informatics. This study the first attempt to construct CDR based private clinic. We used the information stored in the clinical patient record system of the internal medicine private hospital which is used rational database. We were searched increasing the 1,000 data entry from 1,000 to 10,000. By the result, experimental CDR showed highly efficient performance more than 6,000. In the future, the CDR can be further extended for clinical information among private hospitals estranged from EHR (Electronic Health Records).
Purpose: This study aims to determine obstetric and gynecologic (OBGY) nurses' perception and performance propecting patients' privacy, and to contribute to develop educational program and improve the quality of nursing care. Methods: 206 OBGY nurses in 6 hospitals using an electronic medical record or an order communicating system were chosen by convenience sampling and agreed to participate in the study. The questionnaire, explored 4 domains of privacy: direct nursing, linked business, patient information management, communication with relatives. Results: Perception and performance of protecting patient privacy averaged 4.29 (of 5) and 3.55 (of 5), respectively. Most nurses (94.2%) recognized the importance of protecting patient privacy, 80.1% received patient privacy education. There was a distinct difference between the perception and performance of protecting patient privacy of nurses. Performance of protecting patient privacy had a positive correlation with perception. Conclusion: Proper performance of protecting privacy protection requires improving perception of each nurse on the patient privacy, and various efforts should be made to minimize the affect from external factors such as hospital environment. It is needed to educate nurses for patient privacy. It is also needed for medical organizations to improve their policies and facilities to ease the performance for privacy protection.
Kim, Dong-Yun;Han, Sung-Min;Youngblood, Marston Jr.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.25
no.5
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pp.501-512
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2018
We propose Sequential Patient Recruitment Monitoring (SPRM), a new monitoring procedure for patient recruitment in a clinical trial. Based on the sequential probability ratio test using improved stopping boundaries by Woodroofe, the method allows for continuous monitoring of the rate of enrollment. It gives an early warning when the recruitment is unlikely to achieve the target enrollment. The packet data approach combined with the Central Limit Theorem makes the method robust to the distribution of the recruitment entry pattern. A straightforward application of the counting process framework can be used to estimate the probability to achieve the target enrollment under the assumption that the current trend continues. The required extension of the recruitment period can also be derived for a given confidence level. SPRM is a new, continuous patient recruitment monitoring tool that provides an opportunity for corrective action in a timely manner. It is suitable for the modern, centralized data management environment and requires minimal effort to maintain. We illustrate this method using real data from two well-known, multicenter, phase III clinical trials.
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