Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.6
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pp.31-40
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2012
Ubiquitous technology influences on various firms of contents needed for self-healthcare, as it fuses into medical services. Particularly, rapid changes in the web and mobile environment, requiring various sorts of healthcare and its related contents, make efficiency of search more important. Personalized contents needs to be more refined as well as the existing simple keyword-centered searching method needs to be more effective in order to meet both requirements and characteristics of each patient or each user. A precise semantic searching method is required for a system to understand promptly the meaning of a contents. In this respect, to build a healthcare ontology has its own significance. This study builds up a system model that can be utilized practically in existing systems by setting up the Food Class and its sub-class among the healthcare contents with Protege tool and then materializing constraints and its relationships between each class. The healthcare contents ontology provides patients or users with a platform which can search the needed information promptly and precisely.
In the era of the fourth industrial revolution technology, the inclusion of personalized nutrition for healthcare (PNH), when establishing a healthcare platform to prevent chronic diseases such as obesity, diabetes, cerebrovascular and cardiovascular disease, pulmonary disease, and inflammatory diseases, enhances the national competitiveness of global healthcare markets. Furthermore, since the government experienced COVID-19 and the population dead cross in 2020, as well as numerous health problems due to an increasing super-aged Korean society, there is an urgent need to secure, develop, and utilize PNH-related technologies. Three conditions are essential for the development of PNH technologies. These include the establishment of causality between obesity genome (genotype) and prevalence (phenotype) in Koreans, validation of clinical intervention research, and securing PNH-utilization technology (i.e., algorithm development, artificial intelligence-based platform, direct-to-customer [DTC]-based PNH, etc.). Therefore, a national control tower is required to establish appropriate PNH infrastructure (basic and clinical research, cultivation of PNH-related experts, etc.). The post-corona era will be aggressive in sharing data knowledge and developing related technologies, and Korea needs to actively participate in the large-scale global healthcare markets. This review provides the importance of scientific evidence based on a huge dataset, which is the primary prerequisite for the DTC obesity gene-based PNH technologies to be competitive in the healthcare market. Furthermore, based on comparing domestic and internationally approved DTC obese genes and the current status of Korean obesity genome-based PNH research, we intend to provide a direction to PNH planners (individuals and industries) for establishing scientific PNH guidelines for the prevention of obesity.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.91-98
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2023
This study is an exploratory research on smart healthcare services, specifically focusing on a multi-channel CCR based healthcare service system. The study examines the overview and operational principles of the service system, highlighting the significance of user communication and its role in the system's functionality. Furthermore, the study investigates the impact of service quality on user satisfaction and intention to continue using the service. To achieve this, a structural equation modeling(SEM) analysis was conducted with a sample of 188 users who owned and utilized healthcare devices and apps. The results indicate that service quality dimensions (reliability, responsiveness, empathy, assurance, and tangibility) all had a positive influence on user satisfaction. Additionally, user satisfaction was found to have a significant impact on intention to continue using the service. The findings of this study contribute to exploring the effectiveness and potential value of CCR-based smart healthcare services. It was also provided insights for the future development of smart healthcare systems that offer accurate health information and personalized services for individual health management and prevention.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.12
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pp.59-69
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2011
Recently, as people's interest in health care has been rising, the health care service awareness and utilization has been increasing. However, the existing healthcare services have problems such as inconvenience of mobility, the low reliability of input for information and low accuracy of information provided as well. in this study, we developed the m-Health application by utilizing smart phone with improvement of these problems. This application provided the total of 5 services such as notification for risk of cardiovascular disease, personalized dietary recommendations targeted to 20s and 30s who do not properly manage their health care by bad habits. In addition, the benefits and problems of these services were found out through the analysis for the general importance and satisfaction of these services by Importance-Performance Analysis (IPA) technique. In result of IPA analysis, The six items such as 'input accuracy and reliability of information', 'content reliability', 'proper health service recommendations', etc. among 12 of the items needed to receive the effective services on m-Health were belonged to importance and satisfaction area with high level. And, in the 'information security', the importance is high but the satisfaction was low. In conclusion, the further study for strengthening security of information, service update provided with PHR to consistently keep the advantage of these services will be conducted.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.3
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pp.1740-1748
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2014
In this paper, we propose an RBAC based personalized health care service platform in order to provide smart management of personal health record using smart devices. It helps to guide healthful service and provide useful information according to one's individual health record. Personalized health care services platform supports a healthy lifestyle by measuring personal health information in a hospital clinical, imaging, and drug data, as well as that can be obtained from smart devices. Everyone can enter his health related data in everyday life such as food, sleeping time, mood, movement and exercise so that one can manage his personal health information of modern smart features. In addition, if necessary, personal health information can be provided to the hospital information system and staff with the consent of the individual. It can be contributed to simplify the complex process for remote medical. The proposed platform, which applies role based access control model to protect security and privacy, supports a smart health care services for users by providing personalized health care services through the smart applications.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.350-353
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2007
복잡하고 다원화되어 있는 재택건강관리 계획 모델링을 계층적 작업 네트워크 계획을 기반으로 설계하여 분산 네트워크의 성능을 최대한으로 활용한 자동화 계획 설계를 제안하였다. 이를 위하여 SHOP라는 계층적 작업 도구를 이용하여 응급, 주의, 비정상, 정상과 같은 4가지 시나리오 모델에 따른 맞춤형 건강관리 계획 설계를 구현하여 재택건강관리 시스템의 상태분류에 대한 보조 의사 결정 도구로써 적용하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.33-34
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2017
In 2015, Ministry of Health and Welfare of Korea announced a research and development plan of using Korean healthcare data to support decision making, reduce cost and enhance a better treatment. This project relies on the adoption of BigData technology such as Apache Hadoop, Apache Spark to store and process HealthCare Data from various institution. Here we present an approach a design and implementation of OLAP server in Korean HealthCare BigData platform. This approach is used to establish a basis for promoting personalized healthcare research for decision making, forecasting disease and developing customized diagnosis and treatment.
This study relates to acquiring biological signal without attaching directly to the user using UWB(Ultra Wide Band) radar. The collected information is the respiratory rate, heart rate, and the degree of movement during sleep, and this information is used to measure the sleep state. A breathing measurement algorithm and a sleep state detection algorithm were developed to graph the measured data. Information about the sleep state will be used as a personalized diagnosis by connecting with the medical institution and contribute to the prevention of sleep related diseases. In addition, biological signal will be linked to various sensors in the era of the 4th industrial revolution, leading to smart healthcare, which will make human life more enriching.
In order to provide appropriate decision supports in medical domain, it is required that clinical knowledge should be implemented in a computable form and integrated with hospital information systems. Healthcare organizations are increasingly adopting tools that provide decision support functions to improve patient outcomes and reduce medical errors. This paper proposes a process centric clinical decision support system based on medical knowledge. The proposed system consists of three major parts - CPG (Clinical Practice Guideline) repository, service pool, and decision support module. The decision support module interprets knowledge base generated by the CPG and service part and then generates a personalized and patient centered clinical process satisfying specific requirements of an individual patient during the entire treatment in hospitals. The proposed system helps health professionals to select appropriate clinical procedures according to the circumstances of each patient resulting in improving the quality of care and reducing medical errors.
Artificial intelligence (AI) refers to the use of machines to mimic intelligent human behavior. It involves interactions with humans in clinical settings, and augmented intelligence is considered as a cognitive extension of AI. The importance of AI in healthcare and medicine has been emphasized in recent studies. Machine learning models, such as genetic algorithms, artificial neural networks (ANNs), and fuzzy logic, can learn and examine data to execute various functions. Among them, ANN is the most popular model for diagnosis based on image data. AI is rapidly becoming an adjunct to healthcare professionals and is expected to be human-independent in the near future. The introduction of AI to the diagnosis and treatment of oral diseases worldwide remains in the preliminary stage. AI-based or assisted diagnosis and decision-making will increase the accuracy of the diagnosis and render treatment more precise and personalized. Therefore, dental professionals must actively initiate and lead the development of AI, even if they are unfamiliar with it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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