This study explores the barriers to using health and medical data in research and development (R&D) within the healthcare industry and suggests ways to enhance data utilization. As artificial intelligence technology drives transformative changes across industries, there is an increased demand for robust health and medical data, highlighting its critical economic value and utility in fostering innovation. Using qualitative analysis through Grounded Theory, the study involves ten R&D professionals from healthcare industry, including both medical centers and corporations, using surveys and in-depth interviews to gather diverse experiences and perspectives on the challenges and opportunities in health and medical data use. Key findings point to legislative, regulatory, and data quality and integration issues, as well as complexities in patient data access and usage. Technological limitations and inadequate data governance frameworks also emerge as significant obstacles. Recommendations focus on improving regulatory frameworks, enhancing data standardization and quality, and fostering stronger partnerships between data custodians and users. The study concludes that overcoming these obstacles requires a comprehensive strategy involving legislative changes, improved technological infrastructure, and increased stakeholder collaboration. Implementing these recommendations could greatly enhance health and medical data utilization in R&D, significantly advancing medical science and patient care services.
최근의 의료정책과 정보기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시킬 필요를 가지게 한다. 즉, 정책과 기술의 변화로 병원 업무가 단순한 진료비 계산과 보험청구중심에서 벗어나 경영정보시스템(MIS), 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록시스템(EMR), 의사결정지원시스템(DSS) 등이 개발되고 있다. 특히 유비쿼터스 네트워크 및 관련기술과의 융합은 의료정보시스템을 의료 IT의 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더할 전망이다. 이러한 변화와 인터넷 환경의 발달은 의료정보 시스템의 근본적인 변화를 요구한다. 모바일 의료정보시스템은 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 PDA 등의 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 기존 시스템의 모바일 네트워크 환경을 통해 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 업무의 효율을 높임은 물론이고 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. RFID는 자동인식 및 데이터 획득 기술로 사람의 작업이나 판단을 궁극적으로 제외하고 객체가 갖고 있는 정보를 자동적으로 취득, 온라인으로 관련 데이터를 자동처리 시스템 구현의 핵심요소 기술이다. 본 논문에서는 RFID 응용 서비스가 실용화하고 있는 실정에서 통합의료정보시스템을 위한 환자 진료의 서비스 강화를 도모하도록 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병원내의 여러 디바이스가 연결된 데이터베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저(Manager)와 기존의 EMR, HIS, PACS의 호환을 위한 DB 서버 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 모바일 의료정보시스템의 RFID 응용시스템 은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사의 대기시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.
The wavelet packet transform has been applied for QRS detection with squaring, window integration, and impulse filter techniques to cut down the false detection of QRS complex. This real time QRS detection has been performed on Simulink and Matlab. The correct QRS detection rates have reached to 99.75% in the experiment with 15 sets of ECG data from European ST-T database which are kept in Physionet.
Jung, Yong;Seo, Hwa-Jeong;Park, Yu-Rang;Kim, Ji-Hun;Bien, Sang Jay;Kim, Ju-Han
Genomics & Informatics
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제9권1호
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pp.19-27
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2011
Gene Expression Omnibus (GEO) has kept the largest amount of gene-expression microarray data that have grown exponentially. Microarray data in GEO have been generated in many different formats and often lack standardized annotation and documentation. It is hard to know if preprocessing has been applied to a dataset or not and in what way. Standard-based integration of heterogeneous data formats and metadata is necessary for comprehensive data query, analysis and mining. We attempted to integrate the heterogeneous microarray data in GEO based on Minimum Information About a Microarray Experiment (MIAME) standard. We unified the data fields of GEO Data table and mapped the attributes of GEO metadata into MIAME elements. We also discriminated non-preprocessed raw datasets from others and processed ones by using a two-step classification method. Most of the procedures were developed as semi-automated algorithms with some degree of text mining techniques. We localized 2,967 Platforms, 4,867 Series and 103,590 Samples with covering 279 organisms, integrated them into a standard-based relational schema and developed a comprehensive query interface to extract. Our tool, GEOQuest is available at http://www.snubi.org/software/GEOQuest/.
오늘날의 의료산업은 첨단 IT에 기반으로 언제, 어디서나 사용 및 접근이 가능한 인간중심의 U-헬스케어 패러다임으로 대변될 수 있다. 또한의료산업은정보통신기술발달을기반으로많은발전 및 응용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 의료정보시스템은 의료 IT 정보 시스템들이 통합되는 방향으로 진화해가면서 발전된 IT와 융합한 u-헬스케어 시스템 구축을 목표로 하고 있다. 따라서 이 논문에서는 분산된 의료정보 시스템을 이용해 자유로운u-헬스케어 서비스를 제공한다. 제안 시스템은 상호 이질적인 개인의료정보 데이터인 PHR을 하나로 통합하여 IaaS 클라우드 컴퓨팅 기반으로 운영관리 한다. 제안 시스템은 PHR을 기존 웹기반으로 통합 운영하는 방법보다 접근시간은 24%, 서비스 처리를 위한 대기시간은 4.3% 향상됨을 실험을 통해 증명하였다.
최근 센서와 이동 통신 기기의 발전은 의료 및 관련 분야에 많은 가능성을 제공하고 있다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.
통신기능과 상호연동가능성을 통해 의료기기들을 통합 제어함으로써 의료서비스의 효율과 환자의 안전성을 높이려는 요구가 증가하고 있다. 그러나, 네트워크와 제어컴퓨터를 통한 의료기기의 통합이 체계적이지 못할 경우 시스템의 복잡도를 크게 높이게 되며, 이는 안전사고의 위험성을 높일 가능성이 있다. 본 논문에서는 의료기기간의 안전한 상호작용 형태를 패턴으로 분류하였으며, 이를 이용하여 네트워크 통합형 의료기기의 제어 구조를 계층적으로 설계하고 안전성을 검사하는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 Architecture Analysis and Description Language (AADL)의 플러그인으로써 구현되었다. AADL환경에서 의료기기들을 가상으로 통합하고, 이들의 구조적인 안전성 여부를 검사할 수 있게 함으로써, 실제 개발에 앞서 안전성을 검증할 수 있게 된다.
Kim, Heongkyun;Lee, Sangmin;Kwon, Hyunwoo;Kim, Eunmin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4400-4419
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2021
In the 4th Industrial Revolution, the healthcare industry is undergoing a paradigm shift from post-care and management systems based on diagnosis and treatment to disease prevention and management based on personal precision medicine. To optimize medical services for individual patients, an open ecosystem for the healthcare industry that allows the exchange and utilization of personal health records (PHRs) is required. However, under the current system of hospital-centered data management, it is difficult to implement the linking and sharing of PHRs in practice. To address this problem, in this study, we present the design and implementation of a patient-centered PHR platform using blockchain technology. This platform achieved transparency and reliability in information management by eliminating the risk of leakage and tampering/altering personal information, which could occur when using a PHR. In addition, the patient-consent system was applied to a PHR; thus, the patient acted as the user with ownership. The proposed blockchain-based PHR platform enables the integration of personal medical information with scattered distribution across multiple hospitals, and allows patients to freely use their health records in their daily lives and emergencies. The proposed platform is expected to serve as a stepping stone for patient-centered healthcare data management and utilization.
최근 국내 디지털 병원들이 점차 기업화 되면서 각 지역별 분산 및 독립 운영되는 의료통계 정보 활용의 중요성이 증대되고 있다. 또한 각종 연구목적 및 의료 서비스 경쟁력 향상 등을 위해 신속 정확한 의사결정지원 시스템인 데이터 웨어하우스(DW; Data Warehouse) 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 단일 병원 내의 데이터 웨어하우스가 아닌, 전국적으로 분산 운영되고 있는 병원의 다양한 의료정보를 통합하고자 한다. 따라서 Staging 영역을 활용한 분산된 의료정보시스템 통합 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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