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스마트헬스케어의 정의, 필요성, 종류 및 활용 사례2025.01.081. 헬스케어의 정의와 필요성 헬스케어는 치료를 목적으로 하는 의료서비스 전체와 질병의 예방과 관리를 포함한 모든 건강관련 사업을 의미합니다. 최근 IT 기술 발달, 의료기술 발전, 인구 고령화 및 1인 가구 증가 등으로 인해 헬스케어 수요가 증가하고 있으며, 정부에서도 국가적 차원에서 지원하고 있습니다. 헬스케어는 시대에 따라 전염병 예방, 질병 치료, 예방 및 건강관리 등으로 발전해왔습니다. 2. 헬스케어의 종류 헬스케어에는 의료서비스, 의료기기, 헬스케어 IT, 보험 등이 포함됩니다. 의료서비스는 데이터 기반으로 변화하고 있으...2025.01.08
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글로벌 헬스케어의 현황과 미래2025.05.131. 의료 서비스 제공의 혁신 글로벌 헬스케어 연구의 주요 관심사 중 하나는 의료 서비스 제공 방식의 혁신입니다. 텔레메디슨, 모바일 헬스, 인공 지능 기반의 진단 시스템 등은 의료 서비스의 질과 접근성을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 2. 기술의 적용과 발전 기술은 의료 분야에서 빠르게 발전하고 있으며, 이는 글로벌 헬스케어 연구에도 중요한 역할을 하고 있습니다. 재활 기술, 질병 모니터링, 진단 장비의 발전 등은 환자의 삶의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 3. 정책의 개발과 구현 글로벌 헬스케어 연구는 정...2025.05.13
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간호정보와 빅데이터 영화 the island 정보통신기술과 보건의료기술의 발전에 대한 고찰2025.01.091. 환자 간호와 정보기술 환자 간호에는 최신의 정보가 필요하며, 정보통신기술의 발전은 환자에게 신속하고 정확한 간호 정보를 제공할 수 있는 도구로 작용할 것이다. 의료진의 업무에도 변화가 생겨나 환자 교육과 정보 제공이 늘어날 것으로 예상된다. 정보기술은 계속 발전하며 환자의 건강과 간호의 질 향상에 중요한 역할을 할 것이다. 2. 정보통신기술과 보건의료기술의 발전 정보통신기술과 보건의료기술의 발전은 인간의 수명과 삶의 질을 향상시켜왔으며, 앞으로도 그럴 것으로 보인다. 원격 모니터링과 수술 등을 통해 의료진의 업무를 줄이고 환자...2025.01.09
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딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안2025.05.101. 인공지능, 기계학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)의 관계 인공지능의 영역 안에는 기계학습이 있고, 딥러닝은 기계학습의 한 분야이다. 최근 인공지능의 여러 기술 중에서도 기계학습의 딥러닝이 아주 놀랄만한 성과를 보여주고 있다. 2. 딥러닝 기술을 의료에 활용한 사례 또는 활용 방안 의료산업에서 딥러닝 기술이 적용되면서 매우 빠른 속도로 높은 정확도의 진단이 가능해지고 있다. 이를 활용하면 진단의 정확도는 높이면서도 투입되는 시간과 비용은 현저히 줄일 수 있다. 또한 개인에 최적화된 맞춤형케어...2025.05.10
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병원경영학: 4차 산업혁명이 가져온 병원경영의 변화2025.01.211. 병원 정보시스템 병원정보시스템(HIS)은 병원에서 컴퓨터 하드웨어, 소프트웨어, 각종 시스템 등을 기반으로 보건 관련 정보를 저장, 검색, 공유, 분석하여 의료 서비스 공급자와 환자, 기타 이해관계자 간의 정보 교류를 활성화하고 보건 서비스 품질 향상과 의사결정 지원을 목적으로 한다. 병원정보시스템은 전자의무기록, 처방전달시스템, 의료영상저장전송시스템 등 다양한 기능으로 발전하면서 병원 운영에 중요한 역할을 하고 있다. 2. 삼성서울병원의 디지털 혁신 삼성서울병원은 2021년 '첨단 지능형 병원'을 선포하고 디지털 혁신을 추진...2025.01.21
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최근 발표된 보건의료 정책변화를 야기한 사회적 배경과 정책의 변화로 기대되는 효과2025.04.281. 공공보건의료체계 강화 코로나19 범유행 과정에서 중환자 병상 가동 역량이 한계치를 초과하면서 공공 소유의 병상·인력의 필요성이 대두되었다. 정부는 행정명령을 통해 민간 상급종합병원의 중환자 병상을 동원하고 있지만, 이것도 비(非)코로나 중환자의 치료 공백 문제가 수반되는 데다 기존 중환자의 감염 위험으로 인해 무한정 확대가 불가한 상황이므로 근본적인 대책이 요구된다. 정부는 2021년 4월에 제2차 공공보건의료 기본계획을 발표해 지역 공공병원 20개소 이상 확충, 중앙 및 시·도에 공공보건의료 협력 거버넌스 운영계획을 밝힌 바...2025.04.28
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디지털 전환 분야의 기업 벤처링 사례2025.04.271. 질병 진단 업체의 벤처링 질병 진단 업체들이 새로운 진단 기술을 개발하고 있다. 대표적으로 혈액 기반 암 진단 키트를 개발한 GUARDANT Healthcare와 디지털 영상 진단 기술을 발전시킨 업체들이 있다. 이들은 기존의 고체 조직 검사 방식에서 벗어나 액체 조직 검사와 디지털 영상 기술을 활용하여 진단의 정확성과 효율성을 높이고 있다. 2. 질병 진단법의 종류 질병 진단법에는 체액(혈액, 소변, 침 등)을 검사하는 방법, 병변 부위를 직접 채취하여 검사하는 방법, 그리고 영상을 이용한 진단법 등이 있다. 영상 진단법에는...2025.04.27
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USN을 스마트폰에 활용한 새로운 응용분야(개인과 기업과 분류하여)2025.01.281. USN(유비쿼터스 센서 네트워크) USN은 다양한 센서를 네트워크로 연결하여 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 시스템입니다. 이 센서들은 환경, 온도, 습도, 위치, 속도 등 다양한 정보를 측정하며, 이를 바탕으로 사용자가 원하는 데이터를 실시간으로 제공합니다. USN의 주요 특징은 언제 어디서나 데이터를 수집하고, 이를 네트워크를 통해 실시간으로 전송한다는 점입니다. 2. 스마트폰 스마트폰은 다양한 기능을 갖춘 휴대용 컴퓨터로, 통신, 엔터테인먼트, 금융, 보안 등의 기능을 제공합니다. 특히 스마트폰은 앱을 통해 사용자가...2025.01.28
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노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 피팅할까? RANSAC (파이썬 예제 포함)2025.01.191. 데이터 노이즈 처리 데이터 분석을 할 때 노이즈가 섞여있는 데이터를 어떻게 처리할 수 있을까? 이상치 데이터를 제거하는 것은 어려울 수 있으므로, 노이즈에 강한 모델을 찾는 것이 중요하다. RANSAC 알고리즘은 무작위 샘플링과 반복적인 검증 과정을 통해 노이즈의 영향을 최소화하고 신뢰할 수 있는 모델을 찾는 방법이다. 2. RANSAC 알고리즘 RANSAC 알고리즘은 1) 무작위 샘플 선택, 2) 모델 적합, 3) 인라이어와 아웃라이어 구분, 4) 모델 평가, 5) 반복의 과정을 거친다. 이를 통해 노이즈가 많은 데이터에서도...2025.01.19
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chatGPT가 기업과 기업 내 정보시스템에 미치는 영향과 미래전망2025.01.151. chatGPT가 기업에 미치는 영향 chatGPT는 고객 서비스 개선, 영업 증진, 마케팅 개선, 연구 및 개발 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 교육 기업의 경우 즉각적인 학문적 조언을 통해 학생의 질문에 답변하고 과목 선택을 도울 수 있으며, 전자 상거래, 의료, 금융서비스, 여행 및 숙박 등 다양한 기업에서 높은 활용도를 보여주고 있습니다. 그러나 대화 내용 유출 가능성과 사용자 개인정보, 데이터 보안 문제 등 단점도 존재합니다. 2. chatGPT의 미래전망 chatGPT는 취약점을 보완하여 데이터 유출 문제에 더...2025.01.15
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