총 2,825개
-
AI가 환자 데이터의 개인 정보 보호와 보안에 미치는 윤리적 영향2025.05.111. AI가 개인 정보 보호에 미치는 영향 AI 기술은 대량의 환자 데이터를 수집하고 저장하는데 사용되어 환자들의 개인 정보가 노출될 수 있으며, 데이터 보호가 필요합니다. 또한 AI는 환자 데이터를 분석하여 진단과 치료를 지원하는데 활용되므로 개인 정보가 적절히 보호되어야 합니다. 2. AI가 데이터 보안에 미치는 영향 AI 기반 시스템은 해킹과 데이터 침해의 위험에 노출될 수 있어 환자 데이터의 유출이 발생할 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 보안 강화와 데이터 암호화가 필요하며, 데이터 보안에 대한 지속적인 노력이 요구됩니다...2025.05.11
-
AI(인공지능시대),병원경영에 미치는 영향2025.01.211. 영상의학, 병리 판독에의 적용 인공지능을 활용하면 인간에 비해 더 빠르고 정확한 영상 분석과 진단이 가능하여 병원 경영에 도움이 될 수 있다. 인공지능은 객관적이고 방대한 양의 정보를 분석하여 합리적인 결론을 내릴 수 있어 인건비 절감과 의료사고 방지에 기여할 수 있다. 2. 병상 운영과 수술방 시간의 효과적인 활용 인공지능을 활용하면 병상과 수술방의 효율적인 운영이 가능하여 병원의 수익 개선에 도움이 된다. 인공지능은 병원 내 자원을 최적으로 활용할 수 있도록 일정을 계획하고 낭비되는 시간을 최소화할 수 있다. 3. 환자의 ...2025.01.21
-
스마트헬스케어가 의료환경에 미치는 영향2025.01.281. 스마트헬스케어 기술의 발전과 적용 현황 스마트헬스케어는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 첨단 기술의 융합으로 이루어지고 있으며, 전 세계 시장 규모와 국내 투자가 급증하고 있다. 이러한 기술적 발전은 원격 진료, 웨어러블 디바이스, 디지털 헬스 기록 등 다양한 분야에서 실질적으로 적용되고 있다. 2. 의료 서비스의 효율성 증대 스마트헬스케어의 도입은 AI 기반 진단 시스템, IoT 기기를 통한 실시간 환자 모니터링 등을 통해 의료 서비스의 효율성을 크게 향상시키고 있다. 이는 의료 인력의 부담을 경감시키고,...2025.01.28
-
의료사회복지론_의료의 특성에 대하여 설명하고 자신이 의견을 기술하시오.2025.05.121. 의료의 개념과 특성 의료의 개념은 매우 광범위하지만, 기본적으로 인간의 건강을 유지하거나 회복, 촉진하는 활동을 바탕으로 한다. 좁은 의미로의 의료는 질병이나 사고를 전제로 전문 의료인에게 진료를 받는 의료서비스를 말하며, 넓은 의미로의 의료는 보건서비스의 산물이자 사회적이고 정신적인 안녕을 유지하거나 회복하기 위한 모든 활동을 포함한다. 의료 행위는 질병이나 상해에 대한 치료뿐 아니라 질병을 예방하는 활동도 포함한다. 의료지식이나 기술은 우연히 발견되는 일도 많아 지역적 특성을 강하게 가지는데 동양의 의학과 서양의 의학에도 ...2025.05.12
-
정밀의학에서 맞춤형 치료를 위한 기계 학습 알고리즘2025.11.131. 정밀의학과 맞춤형 치료 정밀의학은 환자 개개인의 유전자, 생물학적 특성, 환경 및 생활 습관을 고려하여 맞춤형 치료를 제공하는 의료 접근법입니다. 개인의 유전자, 단백질, 생리학적 상태 등 다양한 정보를 분석하여 진단과 치료를 개인에게 맞춤형으로 제공합니다. 이러한 맞춤형 치료는 치료 효과를 극대화하고 부작용을 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 2. 기계 학습 알고리즘의 응용 기계 학습 알고리즘은 개인의 유전체 데이터, 생체 신호, 이미지 데이터를 분석하여 맞춤형 치료를 권장합니다. 환자의 생활 양식과 환경 요인을 통합하여...2025.11.13
-
보건의료정보 및 기술 관련 연구계획서의 작성2025.05.141. 공공보건의료 빅데이터 기반 실제 정책 등에서의 활용방안 및 윤리적 쟁점 4차 산업혁명시대로 우리 사회가 발전하면서 인공지능에 대한 관심이 많아졌다. 이러한 인공지능에도 중요한 요인으로 작용하는 빅데이터는 단순히 크기가 큰 것에 머무르는 것이 아니라 방대한 데이터 축적과 분석을 통해 의사결정에 있어 핵심적인 기반이 될 수 있다. 이에 기존의 방법이나 도구로 수집하고 저장, 검색, 분석, 시각화하는데 한계가 존재하는 집합으로써 4V라는 특징과 대규모, 현실, 시계열성, 결합성이란 특성을 활용하여 새로운 시각으로 결과를 도출할 수 ...2025.05.14
-
최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.01.201. 빅데이터의 개념과 특징 급증하는 디지털 환경에서 기존 데이터베이스 시스템으로 처리하기 어려운 대규모 데이터가 생겨났고 '빅데이터'라는 용어가 등장하였다. 빅 데이터란 데이터의 양, 생성주기, 형식 등에서 과거 데이터에 비해 규모가 크고, 실시간으로 생성되고 형태가 다양하여 기존의 방법으로는 수집, 저장, 검색, 분석이 어려운 데이터를 의미한다. 빅데이터의 속성으로는 3V라 불리는 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)가 있으며, 최근에는 정확성(Veracity)과 가치(Value)가 추가되어 5V...2025.01.20
-
AI를 통한 질병 진단 시스템2025.01.201. AI 기반 질병 진단 시스템 현대 의료 분야는 계속해서 한계를 뛰어넘는 발전을 이루고 있다. 그러나 현대 의학에서 밝히지 못하는 많은 질병과 아직 나오지 않은 치료제가 무궁무진하다. 의학은 치료 목적에서도 중요한 역할을 하지만 사실은 병의 원인을 파악하여 발병하기 전에 진단을 통하여 미리 예방을 하는 것이 더 큰 임무라고 볼 수 있다. 따라서, AI를 통한 질병 진단 시스템을 적용한다면 병을 예방하는 것에 큰 도움이 될 것이라고 생각한다. 내가 생각하는 진단 시스템은 사람이 할 수 있는 영역을 뛰어넘어 실제로 나에게 앞으로 어...2025.01.20
-
국내 빅데이터 활용 사례2025.11.141. 금융 분야 빅데이터 활용 금융 산업에서 빅데이터는 알고리즘 트레이딩, 시장 예측, 신용평가, 이상 거래 탐지, 고객 마케팅, 업무 자동화 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 신한카드는 카드 소비 빅데이터를 활용한 경기동향 파악 컨설팅을 제공하고, 국민카드는 데이터루트 플랫폼을 제공하며, 증권사들은 AI 데이터 분석 서비스를 출시하고 있다. 금융기관들은 빅데이터와 AI를 활용한 지속적인 업무 자동화 사업을 발굴하고 있으며, 대출 상담, 연말정산 안내, 기업여신 자동심사 등에 적용하고 있다. 2. 교통 분야 빅데이터 활용 경찰청은 ...2025.11.14
-
데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
4 / 283
