전자의무기록 공유를 추진하기 위해서는 사람들의 인식을 이해할 필요가 있다. 이에 본 연구는 합리적 행동 이론과 프라이버시 계산 모형에 기반하여 전자의무기록 공유에 영향을 미치는 요인을 검증하였다. 또한 직업과 개인 병력 등 인구통계학적 특성에 따라 공유 의도가 달라지는지에 대해서 알아보았다. 145명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시한 결과, 이타적 즐거움과 개인정보 보호 인식, 법·제도적 역할 인식 및 건강에 관한 관심 정도가 전자의무기록 공유 의도에 긍정적 영향을 미치고 있었으며 의료기관에 대한 신뢰가 법·제도적 역할 인식과 공유 의도 간의 관계를 긍정적으로 조절하였다. 이에 사람들이 공유 과정에 의료기관뿐만 아니라 정부의 역할도 중요하게 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 전자의무기록 공유에 대한 사람들의 참여와 수용을 촉진하기 위해서는 공유로 인한 공익적 혜택을 강조해야 할 것이며 법적으로 개인정보의 보안과 올바른 활용을 보장하는 가이드라인을 마련하는 것이 필요하다는 점을 제시하였다.
Purpose: This study aimed to develop a pre-hospital subarachnoid hemorrhage (SAH) prediction tool by analyzing the extant predictive factors of patients with non-traumatic SAH who visited the hospital through the 119 emergency medical services. Methods: We retrospectively reviewed pre-hospital care reports (PCRs) and electronic medical records (EMRs) of 103 patients with non-traumatic SAH who were transported to the emergency department of two national hospitals via the 119 emergency medical service from January 1, 2017 to December 31, 2020. Variables required to apply the Ottawa SAH Rule and EMERALD SAH Rule, which are early prediction tools for SAH, were extracted and applied. Results: The most common symptoms-which were found in 94.1% and 97.0% of all patients according to PCRs and EMRs, respectively-appeared in the following order: headache, altered state of consciousness, and nausea/vomiting. When the variables used for the EMERALD Rule, namely systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), and blood sugar test (BST), were applied, the sensitivities of EMR and PCRs were 99.9% and 92.2%, respectively. Conclusion: For the timely prediction of SAH at the pre-hospital phase, patient age and symptoms should be assessed, and SBP, DBP, and BST should be measured to transport the patient to an appropriate hospital.
본 논문은 대학병원, 개인병원 등에서 의사의 진료에 따라 전자처방전을 발급 이용하는 RSA 기반의 익명 전자처방전을 제안한다. 전자처방전은 최근 디지털 의료정보의 통합 및 의료기관간 네트워크 구축 등을 통해 환자의 진료 데이터 및 영상공유가 보편화되고 있는 국내 의료기관에서 실제 사용되고 있다. 제안된 RSA 기반의 익명 전자처방전은 기존 PKI 환경을 활용하여 전자처방전을 발급한 의사의 익명성을 보장하고, 전자처방전을 발급 받은 환자의 프라이버시를 보호한다. 기존 방식에서는 위임 서명자 또는 건강보험기관이 전자처방전의 내용을 알 수 있지만, 제안하는 방식에서는 전자처방전으로 조제되어 판매된 이후에 건강보험기관이 전자처방전의 내용을 알 수 있다. 제안된 방식은 국내에 전자주민증이 도입되고 국민건강보험공단이 처방전달시스템을 운영한다면 건강보험의 투명성을 높이는데 기여 할 것이다.
Shih-Shuan Wang;Alexandru Dinu;Eugen-Silviu Vrajitoru;Aleksander Ryszard Izemski;Alin Mihai Meclea;Mircea Boscoianu
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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pp.243-245
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2023
The care and quality provided to service users depend heavily on the documentation of medication administration. The results of medication management will be greatly impacted by the Medication Data Management (MDM) sheets, which will be examined during audits. Along with this impact, registered hospitals, care facilities, and residential homes will all be inspected by the healthcare industry. In order to deploy MDM sheets, it is proposed to create a blockchain prototype, or more specifically, to develop a blockchain-based Electronic Health Records (EHR) application. Confidentiality and confidence with the auditors are provided by the usage of permissioned blockchain technology (e.g., Care Quality Commission - CQC). Results from testing the prototype in two scenarios are positive. According to the findings, the use of EHR with permissioned blockchain can result in reminders being sent to medical practitioners as well as other effects.
Purpose - In endless competition, companies pursue cost reduction and work efficiency. So, entrepreneurs try to increase job intensity, which may lead to job stress and high turnovers because of job burnout. But, Information systems are acknowledged as a work support tool that secures work convenience and the productivity of employees. In this study, we aimed to confirm the effects of information systems in reduing the work overload of employees in a human resource intensive industry. Research design, data and methodology - This is based on the job demands-resources model, conducting an empirical analysis of surveys given to hospital employees working in a human resource intensive industry. Results - The research revealed that information systems reduced the work overload of employees in a human resource intensive industry. Conclusion - This study confirmed the effects of information systems as a job resource based on JD-R theory, and presentation of empirical results indicated that information systems alleviate employee job overload and increases job satisfaction in the medical services industry. In the medical services industry, using electronic health record system decreases in work overload, which results in employees gaining time for self-development and time management, reducing job stress, and leading to job satisfaction.
Lee, In Hee;Koh, Sung Ae;Lee, Soo Jung;Lee, Sun Ah;Cho, Yoon Young;Lee, Ji Yeon;Kim, Jin Young
Journal of Yeungnam Medical Science
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제38권4호
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pp.344-349
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2021
Background: Cancer patients have been disproportionally affected by the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, with high rates of severe outcomes and mortality. Fever is the most common symptom in COVID-19 patients. During the COVID-19 pandemic, physicians may have difficulty in determining the cause of fever (COVID-19, another infection, or cancer fever) in cancer patients. Furthermore, there are no specific guidelines for managing cancer patients with fever during the COVID-19 pandemic. Thus, this study evaluated the clinical characteristics and outcomes of cancer patients with fever during the COVID-19 pandemic. Methods: This study retrospectively reviewed the medical records of 328 cancer patients with COVID-19 symptoms (fever) admitted to five hospitals in Daegu, Korea from January to October 2020. We obtained data on demographics, clinical manifestations, laboratory test results, chest computed tomography images, cancer history, cancer treatment, and outcomes of all enrolled patients from electronic medical records. Results: The most common COVID-19-like symptoms were fever (n=256, 78%). Among 256 patients with fever, only three (1.2%) were diagnosed with COVID-19. Most patients (253, 98.8%) with fever were not diagnosed with COVID-19. The most common solid malignancies were lung cancer (65, 19.8%) and hepatobiliary cancer (61, 18.6%). Twenty patients with fever experienced a delay in receiving cancer treatment. Eighteen patients discontinued active cancer treatment because of fever. Major events during the treatment delay period included death (2.7%), cancer progression (1.5%), and major organ dysfunction (2.7%). Conclusion: Considering that only 0.9% of patients tested for COVID-19 were positive, screening for COVID-19 in cancer patients with fever should be based on the physician's clinical decision, and patients might not be routinely tested.
This study sought to measure the influence of HIMs' work environment changes on job stress, and to explore measures for improving job satisfaction among them. A total of 275 hospital HIMs' were surveyed using a structured questionnaire. Significant job stress impact variables were sorted out using a simple linear regression analysis. Then, through multiple linear regression analysis, multicollinearity was tested. Significant impact factors were identified from among the control variables, and job stress impact was measured. The survey revealed that in public hospitals where the EMR system has been implemented for a longer period, depression scores in HIMs' were increased. HIMs' job stress level was found to be affected by the following factors: computerization of their working environment, experience of depression, unemployment, and manpower reduction, as well as, their lifestyles, including leisure activities. The results of this study suggest that HIMs' job stress can be reduced through work environment improvement and improvement of their personal lifestyle habits.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권1호
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pp.132-148
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2013
Via the Internet, the information infrastructure of modern health care has already established medical information systems to share electronic health records among patients and health care providers. Data hiding plays an important role to protect medical images. Because modern medical devices have improved, high resolutions of medical images are provided to detect early diseases. The high quality medical images are used to recognize complicated anatomical structures such as soft tissues, muscles, and internal organs to support diagnosis of diseases. For instance, 16-bit depth medical images will provide 65,536 discrete levels to show more details of anatomical structures. In general, the feature of low utilization rate of intensity in 16-bit depth will be utilized to handle overflow/underflow problem. Nowadays, most of data hiding algorithms are still experimenting on 8-bit depth medical images. We proposed a novel reversible data hiding scheme testing on 16-bit depth CT and MRI medical image. And the peak point and zero point of a histogram are applied to embed secret message k bits without salt-and-pepper.
This paper studies medical data classification methods, comparing decision tree and system reconstruction analysis as applied to heart disease medical data mining. The data we study is collected from patients with coronary heart disease. It has 1,723 records of 71 attributes each. We use the system-reconstruction method to weight it. We use decision tree algorithms, such as induction of decision trees (ID3), classification and regression tree (C4.5), classification and regression tree (CART), Chi-square automatic interaction detector (CHAID), and exhausted CHAID. We use the results to compare the correction rate, leaf number, and tree depth of different decision-tree algorithms. According to the experiments, we know that weighted data can improve the correction rate of coronary heart disease data but has little effect on the tree depth and leaf number.
Background: The purpose of this study was to investigate the distribution of systemic diseases and medications in patients older than 65 years of age who visited the hospital for implant treatment, as well as to investigate basic information about surgical complications that may occur after insured implant treatment. Method: A total of 126 patients over 65 years of age were treated for implant surgery from October 1, 2013 to October 30, 2016. Electronic chart review was conducted to obtain medical records, which included sex, age, systemic diseases, medication(s) being taken, and control of the medications. Five patients were excluded due to lack of medical records giving information about systemic disease. Results: Of the 126 patients, 112 (88.9%) were taking medication due to systemic disease and 9 patients (7.1%) were not. The sex distribution was 71 women and 55 men and the highest proportion of patients were between 65 and 69 years old. The most common diseases were, from most to least frequent, hypertension, cardiovascular disease, diabetes, and osteoporosis. The drug groups that can cause major complications after dental treatment were classified as hemorrhagic, osteoporotic, and immunosuppressive agents, and were taken by 45 (35.7%), 22 (17.5%) and 4 (3.2%) patients, respectively. Conclusion: Given that 88.9% of the elderly patients who were eligible for insurance implant treatment had systemic disease, it is necessary to carefully evaluate patients' medical histories and their general conditions in order to prevent emergencies during implant surgery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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