Prior studies on technology predictions attempted to predict the emergence and spread of emerging technologies through the analysis of correlations and changes between data using objective data such as patents and research papers. Most of the previous studies predicted future technologies only from the viewpoint of technology development. Therefore, this study intends to conduct technical forecasting from the perspective of the consumer by using keyword search frequency of search portals such as NAVER before and after the introduction of emerging technologies. In this study, we analyzed healthcare technologies into three types : measurement technology, platform technology, and remote service technology. And for the keyword analysis on the healthcare, we converted the classification of technology perspective into the keyword classification of consumer perspective. (Blood pressure and blood sugar, healthcare diagnosis, appointment and prescription, and remote diagnosis and prescription) Naver Trend is used to analyze keyword trends from a consumer perspective. We also used the ARIMA model as a technology prediction model. Analyzing the search frequency (Naver trend) over 44 months, the final ARIMA models that can predict three types of healthcare technology keyword trends were estimated as "ARIMA (1,2,1) (1,0,0)", "ARIMA (0,1,0) (1,0,0)", "ARIMA (1,1,0) (0,0,0)". In addition, it was confirmed that the values predicted by the time series prediction model and the actual values for 44 months were moving in almost similar patterns in all intervals. Therefore, we can confirm that this time series prediction model for healthcare technology is very suitable.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.153-160
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2024
Information technology plays an important role in healthcare. The cloud has several applications in the fields of education, social media and medicine. But the advantage of the cloud for medical reasons is very appropriate, especially given the large volume of data generated by healthcare organizations. As in increasingly health organizations adopting towards electronic health records in the cloud which can be accessed around the world for various health issues regarding references, healthcare educational research and etc. Cloud computing has many advantages, such as "flexibility, cost and energy savings, resource sharing and rapid deployment". However, despite the significant benefits of using the cloud computing for health IT, data security, privacy, reliability, integration and portability are some of the main challenges and obstacles for its implementation. Health data are highly confidential records that should not be made available to unauthorized persons to protect the security of patient information. In this paper, we discuss the privacy and security requirement of EHS as well as privacy and security issues of EHS and also focus on a comprehensive review of the current and existing literature on Electronic health that uses a variety of approaches and procedures to handle security and privacy issues. The strengths and weaknesses of some of these methods were mentioned. The significance of security issues in the cloud computing environment is a challenge.
The rapid development of artificial intelligence (AI), including deep learning, has led to the development of technologies that may assist in the diagnosis and treatment of diseases, prediction of disease risk and prognosis, health index monitoring, drug development, and healthcare management and administration. However, in order for AI technology to improve the quality of medical care, technical problems and the efficacy of algorithms should be evaluated in real clinical environments rather than the environment in which algorithms are developed. Further consideration should be given to whether these models can improve the quality of medical care and clinical outcomes of patients. In addition, the development of regulatory systems to secure the safety of AI medical technology, the ethical and legal issues related to the proliferation of AI technology, and the impacts on the relationship with patients also need to be addressed. Systematic training of healthcare personnel is needed to enable adaption to the rapid changes in the healthcare environment. An overall review and revision of undergraduate medical curriculum is required to enable extraction of significant information from rapidly expanding medical information, data science literacy, empathy/compassion for patients, and communication among various healthcare providers. Specialized postgraduate AI education programs for each medical specialty are needed to develop proper utilization of AI models in clinical practice.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.881-902
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2024
Fast decision support systems and accurate diagnosis have become significant in the rapidly growing healthcare sector. As the number of disparate medical IoT devices connected to the human body rises, fast and interrelated healthcare data retrieval gets harder and harder. One of the most important requirements for the Healthcare Internet of Things (HIoT) is semantic interoperability. The state-of-the-art HIoT systems have problems with bandwidth and latency. An extension of cloud computing called fog computing not only solves the latency problem but also provides other benefits including resource mobility and on-demand scalability. The recommended approach helps to lower latency and network bandwidth consumption in a system that provides semantic interoperability in healthcare organizations. To evaluate the system's language processing performance, we simulated it in three different contexts. 1. Polysemy resolution system 2. System for hyponymy-hypernymy resolution with polysemy 3. System for resolving polysemy, hypernymy, hyponymy, meronymy, and holonymy. In comparison to the other two systems, the third system has lower latency and network usage. The proposed framework can reduce the computation overhead of heterogeneous healthcare data. The simulation results show that fog computing can reduce delay, network usage, and energy consumption.
Thousands of people die each year from cancer due to occupational causes. To reduce cancer in workers, preventive strategies should be used in the high-risk workplace. The effective prevention of occupational cancer requires knowledge of carcinogen agents. Like other areas of healthcare industry, occupational health has been affected by information technology solutions to improve prevention, early detection, treatment and finally the efficiency and cost effectiveness of the healthcare system. Information technology solutions are thus an important issue in the healthcare field. Information about occupational cancer in information systems is important for policy makers, managers, physicians, patients and researchers; because examples that include high quality data about occupational cancer patients and occupational cancer causes are able to determine the worker groups which require special attention. As a result exposed workers who are vulnerable can undergo screening and be considered for preventive interventions.
유비쿼터스 헬스케어 환경을 위해서는 생체 정보를 실시간으로 정확하게 측정하는 것이 중요할 뿐만 아니라, 이러한 생체 정보 측정 장치는 저전력으로 설계되어져야 한다. 본 논문에서는 지금까지 사용되어 오던 손가락 프로브의 불편함을 없애기 위해 피에죠 필름 센서를 이용하여 손목의 요골 동맥으로부터 심장의 동기 신호인 맥파를 측정하였다. 본 논문에서는 두장의 피에죠 필름 센서를 이용하여 맥파신호와 동잡음 참조 신호를 추출하여 적응 잡음 제거기에 적용함으로써, 동잡음 제거된 맥파 신호를 얻을 수 있었다. 동잡음 제거된 맥파 신호를 이용하여 생체 정보를 얻을 수 있었다.
사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 다양한 사물인터넷 디바이스를 통해서 사용자의 생체신호 측정, 질병 진단 및 예방을 포함한 건강관리 및 의료 서비스를 제공하고 있다. 그러나, 사물인터넷 기반의 헬스케어 서비스는 여러 가지 요소 기술들이 통합되어 서비스를 제공하기 때문에 각 요소 기술 자체의 보안 취약성과 연동 시 새로운 보안 취약성이 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 IoT 기반의 웨어러블 장비를 이용한 사용자의 헬스케어 정보를 서버에 전달할 때 제 3자로부터 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리할 수 있는 사용자 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 처리, 보관, 저장할 수 있도록 헬스케어 센서 정보 별로 속성 값을 부여하여 사용자의 프라이버시를 계층적으로 통합 관리한다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존모델보다 IoT 장치의 처리율은 평균 10.5% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델에 비해 평균 9.9% 낮은 결과를 얻었다.
최근의 정보통신기술은 관련기술과의 융합으로 모든 시스템을 통합하는 형태로 발전하고 있다. 이런 시대의 흐름과 마찬가지로 의료산업은 근래에 많은 발전 및 응용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 의료정보시스템도 의료IT의 정보시스템들이 통합되는 방향으로 급변하게 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더 할 전망이다. 따라서 본 논문에서는 국가 주도의 유비쿼터스 환경의 구축을 위한 병원 응용시스템 구축과 IT응용 서비스가 실용화하고 있는 실정에서 통합의료 정보를 위한 환자 진료의 서비스 강화를 도모하도록 통합의료정보시스템을 제안 및 설계하는 것과 동시에 통합의료정보시스템의 구축방안과 운영과제를 제시하였다.
의료 환경의 변화로 인해 개인의 건강관리를 위한 유비쿼터스 헬스케어(u-헬스케어) 서비스 및 시스템에 관한 관심이 증대되고 있다. u-헬스케어 시스템은 기본적으로 생체신호를 측정하기 위한 개인건강기기, 무선통신을 통해 개인건강기기로부터 전송되는 정보를 수집하는 정보수집기, 그리고 정보수집기로부터 전송되는 개인건강정보를 저장하고 관리하기 위한 건강정보시스템 등과 같은 다양한 기기와 시스템이 결합된 복합적인 환경으로 구성되어 있다. 이러한 기기 및 시스템 사이의 상호운용성을 위해 국제적으로 IEEE 11073이나 HL7과 같은 건강정보 교환 표준들이 발표되었으나, 국내에서는 이러한 표준을 적용한 u-헬스케어 시스템의 개발하여 실제 환경에 적용한 연구가 많지 않다. 따라서 본 논문에서는 건강정보 교환을 위한 국제 표준에 기반하여 혈당, 혈압, 체성분과 같은 건강정보를 관리할 수 있는 u-헬스케어 시스템을 개발한다. 또한 경북대학교병원 내분비계 질환자 대상의 임상시험을 통해 개발한 시스템의 안정성을 검증하고, 운영 과정에서의 문제점 및 개선 방안을 찾는다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.313-324
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2021
This study empirically investigates the factors influencing the intention to accept mobile technology in Saudi healthcare service delivery using the extended unified theory of acceptance and use of technology model (UTAUT) with perceived reliability and price value. Accordingly, a conceptual model combining behavioral constructs with those linked to the technology acceptance model is developed. This model aims to identify factors that predict patients' acceptance of mobile technology healthcare service delivery. The developed model is examined using responses obtained from a survey on 545 participants receiving healthcare services in Saudi Arabia. Thus, we have conceptualized the developed model and validated seven hypotheses involving key constructs. Results suggest that performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, price value, and perceived reliability are direct predictors of user behavior to accept mobile technology in healthcare service delivery. The results provide empirical evidence to the literature on the effect of facilitating conditions and effort expectancy on mobile health (mHealth) adoption. The results show that the COVID-19 pandemic has significantly increased the adoption of mHealth services in Saudi Arabia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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