초고령화 사회로의 진입으로 인해 웰니스에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능 의사를 통한 개인 맞춤형 의료서비스가 확대되고 있는 추세이다. 개인 맞춤형 의료서비스를 위해서는 기존의 병원시스템 구성요소인 PM/PA, OCS, EMR, PACS, LIS 만으로는 정확한 의료분석 서비스를 제공하기 어려운 문제점이 발생된다. 따라서 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델 및 구축방안에 대한 제시가 필요한 실정이다. 현재 국내에서도 의료 클라우드 서비스, 왓슨을 도입한 인공지능 진료서비스 등이 일부 시행되고 있지만, 아직 체계적인 병원시스템 구축을 통한 사례는 많지 않다. 따라서 이 논문에서는 개인 맞춤형 의료서비스에 적합한 병원시스템 모델을 제안한다. 이를 위해 기존의 병원시스템 구성요소에 의료 빅데이터 구축 및 AI 의료 분석시스템을 하나로 통합한 모델을 설계하고 모듈별 구축방안을 제시한다. 제안 모델은 향후 새로운 병원시스템 도입 및 구축을 위한 포괄적인 가이드 라인을 제공하는 기반연구로서 의미를 가진다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권1호
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pp.1-12
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2021
The purpose of this study is to analyze the medical ecosystem in the post-corona era. In addition, this study introduces a new medical CRM model that allows primary-level hospitals to overcome the economic difficulties and to occupy a competitive advantage in the post-corona era. The medical environment in the post-corona era is expected to be changed by non-face-to-face treatment, reinforcement of public medical care, the transformation of a medical system centered on the primary-level hospitals, and the use of AI and big data technologies. The medical CRM model presented in this study emphasizes the establishment of mutual customer relationships through close information exchange between patients, primary-level hospital, and the government. In the post-corona era, primary-level hospitals should not simply be approached as private hospital pursuing profitability. These should be reestablished as the hospitals that can provide public health care services while ensuring stable profitability.
Objectives : This paper analysed the alternative methods of calculating conversion factor for oriental medicine in the National Health Insurance and estimated the conversion factor(reimbursing price level) of the oriental medical services, based on health insurance claims data and macro economic data. Methods : Comparing cost accounting method, SGR model, and index model to estimate conversion factor in the national health insurance, six empirical models were derived depending on the scope of revenue considered in financial indicators. Classifications of data and sources used in the analysis were identified as officially released by the government. Results and Conclusion : Cost accounting analysis and SGR model showed a two digit decrease in the physician fee schedule of oriental medical services in the national health insurance, while index model indicated a positive increase in the fee reimbursed. As expected, SGR model measured an overall trend of health expenditures rather than an individual financial status of medical institutions, and index model properly estimated the level of payments to oriental medical doctors. Upon a declining share of health expenditures on oriental medicine, a global budget system fixed to a flat rate of total budget could be an opportunity as well as a challenge.
In the medical web forum, people share medical experience and information as patients and patents' families. Some people search medical information written in non-expert language and some people offer words of comport to who are suffering from diseases. Medical web forums play a role of the informative support and the emotional support. We propose the automatic classification model of articles in the medical web forum into the information support and emotional support. We extract text features of articles in web forum using text mining techniques from the perspective of linguistics and then perform supervised learning to classify texts into the information support and the emotional support types. We adopt the Support Vector Machine (SVM), Naive-Bayesian, decision tree for automatic classification. We apply the proposed model to the HealthBoards forum, which is also one of the largest and most dynamic medical web forum.
As there has been growing interests in PHR-based personalized health management project, various institutions recently explore safe methods of recording personal medical and health information. In particular, innovative medical solution can be realized when medical researchers and medical service institutes can generally get access to patient data. As EMR data is extremely sensitive, there has been no progress in clinical information exchange. Moreover, patients cannot get access to their own health data and exchange it with researchers or service institutions. It can be operated in terms of technology, yet policy environment are affected by state laws as well as Privacy and Security Policy. Blockchain technology-independent, in transaction, and under test-is introduced in the medical industry in order to settle these problems. In other words, medical organizations can grant preliminary approval on patient information exchange by using the safely encrypted and distributed Blockchain ledger and can be managed independently and completely by individuals. More apparently, medical researchers can gain access to information, thereby contributing to the scientific advance in rare diseases or minor groups in the world. In this paper, we focused on how to manage personal medical information and its protective use and proposes medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network for the safe PHR operation. Trusted Model for Sharing Medical Data (TMSMD), that is proposed model, is based on exchanging information as patients rely on hospitals as well as among hospitals. And introduce medical treatment exchange system for patients based on a permissioned Blockchain network. This system is a model that encrypts and records patients' medical information by using this permissioned Blockchain and further enhances the security due to its restricted counterfeit. This provides service to share medical information uploaded on the permissioned Blockchain to approved users through role-based access control. In addition, this paper presents methods with smart contracts if medical institutions request patient information complying with domestic laws by using the distributed Blockchain ledger and eventually granting preliminary approval for sharing information. This service will provide an independent information transaction and the Blockchain technology under test will be adopted in the medical industry.
Background: The long-term care (LTC) group has higher rates of chronic disease and disability registration compared to the general older people population. There is a need to provide integrated medical services and care for LTC group. Consequently, this study aimed to identify medical usage patterns based on the ratings of LTC and the characteristics of benefits usage in the LTC group. Methods: This study employed the National Health Insurance Service Database to analyze the effects of demographic and LTC-related characteristics on medical usage from 2015 to 2019 using a repeated measures analysis. A longitudinal logit model was applied to binary data, while a linear mixed model was utilized for continuous data. Results: In the case of LTC ratings, a positive correlation was observed with overall medical usage. In terms of LTC benefit usage characteristics, a higher overall level of medical usage was found in the group using home care benefits. Detailed analysis by medical institution classification revealed a maintained correlation between care ratings and the volume of medical usage. However, medical usage by classification varied based on the characteristics of LTC benefit usage. Conclusion: This study identified a complex interaction between LTC characteristics and medical usage. Predicting the requisite medical services based on the LTC rating presented a challenge. Consequently, it becomes essential for the LTC group to continuously monitor medical and care needs, even after admission into the LTC system. To facilitate this, it is crucial to devise an LTC rating system that accurately reflects medical needs and to broaden the implementation of integrated medical-care policies.
Arab, Maliheh;Yaseri, Mehdi;Ashrafganjoi, Tahereh;Maktabi, Maryam;Noghabaee, Giti;Sheibani, Kourosh
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제13권8호
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pp.4199-4202
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2012
Objective: The aim of our study is to compare an ovarian malignancy prediction model based on age and four sonographic findings (OMPS1) with a new model called OMPS2 which differs just by adding serum CA125 measurement to (OMPS1). Methods: In a cross sectional comparative study OMPS1 was validated in 830 operated ovarian masses within a 3 years period (2006-2009). Logistic regression analysis was used to construct OMPS2 based on OMPS1 adding serum CA125 findings. The area under the curve for two models was compared in 411 patients. Results: OMPS2 was calculated as follows: OMPS1 + 1.444 (if serum CA125= 36-200) or 3.842 (if serum CA125 is more than 200). AUC of OMPS2 was increased to 84.3% (CI 95% 78.1- 89.8) in comparison to OMPS1 with AUC of 78.1% (CI 95% 71.8-84.5). Conclusion: Our second model is more accurate in prediction of ovarian malignancy, compared with our first model.
This study seeks to provide a framework for understanding differential access to medical care. The framework is provided by Anderson Model, a model of health services utilization which suggests a sequence of predisposing, enabling, illness-morbidity characteristics that determine the number of times people will visit a physician. The framework in this study is composed of two models, one is for Adults and the other is for Non-Adults. Models are operationalized using stepwise multiple regression analysis and path analysis. The data come from a national health survey conducted in 1983. The findings of the analysis can be summarized as follows : First, the causal models used in this study are able to explain only a small amount of the variance in medical care utilization(Adjusted $R^2$ is .144 in the Model for Adults and .243 in that for Non-Adults). This finding suggests that we reconsider the utility of such existing model using the predisposing, enabling, and illness-morbidity characteristics in light of their poor correspondence with these data. Second, while small amount of the valiance in medical care utilization is explained, most of the explained variance is due to the illness-morbidity characteristics. The path coefficients of study variables except illness-morbidity variables show these characteristics to be substantially unrelated to medical care utilization, and the indirect effects of the predisposing and edabling characteristics on medical care utilization are also negligible. This casts doubt on the importance of the predisposing and enabling characteristics in explaining medical care utilization. Third, among the predisposing and enabling characteristics, Medical Security variable is the only one having significant direct effect on medical care utilization in both models for Adults and for Non-Adults. Fourth, the amount of the variance explained in the Model for Non-Adults is more than in the Model for Adults. This suggests that medical care utilization of adults is more influenced by behavioral factors than that of children.
Sjögren syndrome (SS) is a systemic inflammatory autoimmune disease that involves exocrine glands. Shikonin is extracted from comfrey, which is conventionally used as an anti-tumor, antibacterial, and antiviral drug in China. However, the application of Shikonin in SS remains unreported. This study aimed to verify the potential functions of Shikonin in SS progression. Firstly, non-obese diabetic mice were used as the SS mouse model, with C57BL/6 mice serving as the healthy control. It was demonstrated that the salivary gland damage and inflammation were aggravated in the SS mouse model. Shikonin improved salivary gland function decline and injury in the SS mouse model. Moreover, Shikonin reduced inflammatory cytokines and immune infiltration in the SS mouse model. Further experiments discovered that Shikonin attenuated the MAPK signaling pathway in the SS mouse model. Lastly, inhibition of the MAPK signaling pathway combined with Shikonin treatment further alleviated the symptoms of SS. In conclusion, Shikonin ameliorated salivary gland damage and inflammation in a mouse model of SS by modulating the MAPK signaling pathway. Our findings indicate that Shikonin may be a useful drug for SS treatment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1058-1076
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2013
The WBAN(Wireless Body Area Network) supplies mobile convenience to our medical services. But if we have few effective control variables across this service deployment, the hidden distortions or defects of the system might threaten the lives and rights of the stakeholders. Therefore we need to increase the service credibility, to get WBAN effective. This study proposes a governance mechanism using feasible variables that are currently in use in practices in WBAN environments against medical incidents. Control variables were tested in Seoul National University hospital and related medical industries of South Korea. We assume that WBAN systems would be open based on integrating patients, medical employees and law enforcements to get smart theater operations against medical incidents by implementing proposed MJA(Multilateral Joint Analysis) model. MJA model also contributes to the convergence of computer systems and medical services by demonstrating flexible SOA(Service Oriented Architecture) dashboard of healthcare services with credibility factors in medicine. The important components in MJA model across WBAN, were found to be "Safety, Accuracy and Reliability" in priority order. Factor analysis, correlations and ANOVA were used to evaluate this model and an IT dashboard with a realization of mobile application, was used to support participants' decision-making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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