Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.3
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pp.105-127
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2013
Information and Communication Technology (ICT) has become a vital instrument for delivering a number of services such as education, healthcare and public services. Community wireless networks are community-centric telecommunication infrastructure developed to provide affordable communication for those who live in remote areas. This chapter discusses the role of Nepal Wireless in achieving socio economic development of rural communities by facilitating affordable Internet access. We analyze the challenges Nepal Wireless faced and articulate on the approaches it took to address those challenges such as lack of technical skills, appropriate technology and funding, difficult geographical terrains, unstable political situation, and expensive devices. In addition, we address the success and failure factors of this community-based ICT4D approach in order to guide similar endeavors. We conclude the chapter by some suggestions for policy makers, community developers, and academicians.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.3
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pp.1-8
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2008
Recently, a great many people are concerned about promoting their health because medical science and scientific technology has become much larger and more develop. Thus, the person who interested in health wants to confirm his condition whatever he may take a meal or exercise. But it is disappointed of our expectation. By reason that many people doesn't know what changes will occur in their body. In this paper, we are going to introduce our Health Care Managing System which could display a physical variation, in addition, we will also propose how to control serial data from wireless sensors. We implemented this system using ZigbeX and Java application.
Artificial intelligence application in digital health care has been increasing with its development of artificial intelligence. The convergence of the healthcare industry and information and communication technology makes the diagnosis of diseases more simple and comprehensible. From the perspective of medical services, its practice as an initial test and a reference indicator may become widely applicable. Therefore, analyzing the factors that are the basis for existing diagnosis protocols also helps suggest directions using artificial intelligence beyond previous regression and statistical analyses. This paper conducts essential diagnostic prediction learning based on the analysis of blood cancer factors reported previously. Blood cancer diagnosis predictions based on artificial intelligence contribute to successfully achieve more than 90% accuracy and validation of blood cancer factors as an alternative auxiliary approach.
Accurate and efficient microbial diagnosis is crucial for effective molecular diagnostics, especially in the field of human healthcare. The gold standard equipment widely employed for detecting specific microorganisms in molecular diagnosis is quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR). However, its limitations in low metagenomic DNA yield samples necessitate exploring alternative approaches. Digital PCR, by quantifying the number of copies of the target sequence, provides absolute quantification results for the bacterial strain. In this study, we compared the diagnostic efficiency of qRT-PCR and digital PCR in detecting a particular bacterial strain (Staphylococcus aureus), focusing on skin-derived DNA samples. Experimentally, specific primer for S. aureus were designed at transcription elongation factor (greA) gene and the target amplicon were cloned and sequenced to validate efficiency of specificity to the greA gene of S. aureus. To quantify the absolute amount of microorganisms present on the skin, the variable region 5 (V5) of the 16S rRNA gene was used, and primers for S. aureus identification were used to relative their amount in the subject's skin. The findings demonstrate the absolute convenience and efficiency of digital PCR in microbial diagnostics. We suggest that the high sensitivity and precise quantification provided by digital PCR could be a promising tool for detecting specific microorganisms, especially in skin-derived DNA samples with low metagenomic DNA yields, and that further research and implementation is needed to improve medical practice and diagnosis.
Background: This study aims to examine changes in fraudulent claim counts and total reimbursements before and after enhancements in counterfeit claim controls and monitoring of provider claim patterns under the "Proactive self-audit pilot program of fraudulent claims." Methods: This study used the claims data and hospital information (July 2021-February 2022) of the Health Insurance Review and Assessment Service. The data was collected from 1,129 hospitals assigned to the pilot program, selected from the providers who filed a claim for reimbursement for intravenous injections. Paired and independent t-tests, along with regression analysis, were utilized to analyze changing patterns and factors influencing claim behaviors. Results: This program led to a reduction in the number of fraudulent claims and the total amount of reimbursements across all levels of hospitals in the experimental groups (except for physicians below 40 years old). In the control group, general hospitals and hospitals demonstrated some significant decreases based on the duration since opening, while clinics showed significant reductions in specified subjects. Additionally, a notable increase was observed among male physicians over the age of 50 years. Overall, claims and reimbursements significantly declined after the intervention. Furthermore, a positive correlation was found between hospital opening duration and claim numbers, suggesting longer-established hospitals were more likely to file claims. Conclusion: The results indicate that the pilot program successfully encouraged providers to autonomously minimize fraudulent claims. Therefore, it is advised to extend further support, including promotional activities, training, seminars, and continuous monitoring, to nonparticipating hospitals to facilitate independent improvements in their claim practices.
Body insertion due to the recent development of sensor technology, the device is attached patients to receive medical services from anywhere, anytime environment is changing. Body insertion devices for the hospital, the patient's vital information attached personnel (doctors, nurses, pharmacists, etc.) to pass, however, when a problem occurs, a patient's information to a third party that can be exploited easily exposed. In this paper, we proposed signature authentication protocols mandate based on the patient's power of attorney from the center of the u-Healthcare services, hospital officials FormHelper third party disguised as a patient, the hospital patient information easily obtained from the officials to prevent. The proposed protocol, the patient's sensitive information to a third party, do not expose the patient's sensitive information to the random number generated by the u-Healthcare service centers and patients hash signature key to encrypt sensitive information of patients. From third parties to maintain synchronization between the patients and the hospital personnel in order to prevent patient information from being exploited illegally by the patient's vital information leakage can be prevented.
The purpose of this study is to suggest improvement ways of outpatient process via a simulation model and to improve operational efficiency. Three experimentation scenarios were implemented into the simulation model to determine which proposed scenario provides better improvement in terms of the following performance measures: LOS(Length of Stay), patient waiting time, patient travel time, and staff utilization. The hospital medical data collection and statistical tools used to analyze the process mining tools. And the PIOS simulation tool was used and the validity of the model was verified by using t-test. The simulation results demonstrated that oupatient process of center type is most efficient. Simulation approach is a powerful technique that supports efficient decision-making compared to traditional healthcare management approach based on past experience, feelings, and intuition. Therefore, the proposed experimentation model has wide applicability in healthcare systems.
The purpose of this study was to examine the understanding of contents and the convenience of use of the DNR animation mobile electronic informed consent. The subjects in this study were inpatients of long-term care hospital. As for data analysis, a statistical package SPSS 21.0K was employed. The findings of the study were as follows: First, DNR choice was 33.0%, CPR choice was 54.0% in case of the outbreak of cardiac arrest. Their principal diagnosis made statistically significant differences to their choice of DNR and CPR. Second, they got 2.50 in the understanding of the content of the DNR electronic informed consent, and got 2.37 in the convenience of use. Given the findings of the study, the DNR animation electronic informed consent is expected to help patients to have a better understanding of contents, to make their decision to choose DNR or CPR, and to sign the DNR informed consent forms themselves.
For improving interoperability of medical information, health level 7 has initiated the development of a next-generation framework for the exchange of medical information called the Fast health interoperability resources (FHIR). However, there was no attempt to exchange the medical three-dimensional (3D) image with clinical data via FHIR. Thus, we designed a new method. The 3D image to be made from computed tomography was converted to the javascript object notation (JSON) file format, and clinical data was added. We made a test FHIR server, and the client used the postman. The JSON file was attached to the body, and was then transmitted. The transmitted 3D image could be seen through a web browser, and attached clinical data was identified in the source code. This is the first attempt to exchange the medical 3D image. Additional researches will be needed to develop applications or FHIR resources that apply this method.
Alzheimer's disease has the significant factors for the both specific and characteristic features according to the disease progressing that are the volumetry and surface area by the brain hippocampus shrinking and thinning. However, we have suggested a shape analysis to calculate the variance by the roughness, coarseness or uneven surface on 3D MR images. For the reasons we have presented two methods: the first method is the distance calculation from major axis to edge points and the second method is the distance calculation from centroidal point to edge points on a coronal plane. Then we selected the shortest distance and the longest distance in each slice and analyzed the ANOVA and average distances. Consequently we obtained the available and great results by the longest distance of the axial and centroidal point. The results of average distances were 44.85(AD), 45.04(MCI) and 49.31(NC) from the axial points and 39.30(AD), 39.58(MCI) and 44.78(NC) from centroidal points respectively. Finally the distance variations for the easily recognized visualization were shown by the color mapping. This research could be provided an indicator of biomarkers that make diagnosis and prognosis the Alzheimer's diseases in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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