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Liu N.,Dou L.,Zhang X.
2020 / OncoTargets and Therapy
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Systems engineering approach to medical automation
네트워크
Clinical data management
Machine learning in medicine
(2014년) 의료기기산업 분석 보고서
Artificial intelligence for the internet of health things
Research anthology on improving medical imaging techniques for analysis and intervention
Digital health care : perspectives, applications, and cases
R을 활용한 보건의료 빅데이터 분석과 머신러닝
Digital health : critical and cross-disciplinary perspectives
웰니스 IT산업의 비즈니스모델 분석을 통한 산업발전방안 연구
인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망
The evolution of innovation networks : an automotive case study
Health informatics data analysis : methods and examples
Deep learning, machine learning and IoT in biomedical and health informatics : techniques and applications
(2013) 차세대 홈 네트워크정보가전 시장동향과 미래기술 개발현황
의료 인공지능
Handbook of neural computation
Machine learning in healthcare informatics
의학교육논단
이애화, 김순구, 황일선Healthcare Informatics Research
Jeong, Senator; Lee, Soo Kyoung; Kim, Hong-Gee정보관리학회지
허고은, 송민교육학연구
장승경, 송해덕BMC Medical Education
Ji, Young A.; Nam, Se Jin; Kim, Hong Gee; Lee, Jaeil; Lee, Soo-Kyoung한국생산관리학회지
한장협; 정진희; 이문영; 김채복한국생산관리학회지
한장협, 정진희, 이문영, 김채복Journal of Information Technology Applications & Management
송영화; 최진우; 김민수Journal of Korean Academy of Nursing
Jeon M; Youn N; Kim SThe Journal of Transdisciplinary Studies
김민수, 이현지, 양정민, 김재현정보관리학회지
송혜지, 박지홍보건행정학회지
이수정, 이선희디지털융복합연구
정명석, 박성현, 채병훈, 이주연Journal of Health and Social Behavior
Chapman A.,Verdery A.M.,Moody J.기업교육과인재연구
임정연, 이영민한국지역개발학회지
윤호열, 양성준한국산업정보학회논문지
나진성数字通信世界 / Digital communication World
宋理国; 刘巍부부가족상담연구
이지영, 천성한국미용학회지
오윤경전선 / 대학원
1. 보건의료계량경제학의 정의 및 개념을 이해한다. 2. 보건의료경제이론의 형성, 보건의료경제이론의 수식화, 수식화된 결과의 통계적 확정 및 검정하는 방법을 이해한다.전선 / 대학원
디지털헬스케어와 의료인공지능 기술은 전 세계적으로 의료 서비스의 패러다임을 빠르게 변화시키고 있다. 본 강의는 디지털헬스케어와 의료인공지능 분야의 최신 글로벌 트렌드를 탐구하고 분석한다. 주요 내용으로는 원격의료, 웨어러블 기기, 의료용 IoT, 빅데이터 분석, 의료 영상 AI, 개인 맞춤형 의료 등이 포함된다. 학생들은 이러한 기술의 현재 응용 사례와 미래 발전 방향을 학습하며, 각국의 정책, 규제, 윤리적 고려사항 등을 비교 분석한다. 또한, 글로벌 의료 불평등 해소와 의료 접근성 향상을 위한 디지털헬스케어와 의료인공지능의 역할을 토론한다. 이를 통해 학생들은 디지털헬스케어와 의료인공지능의 글로벌 동향을 이해하고, 미래 의료 환경에서의 혁신적 솔루션을 구상할 수 있는 능력을 기른다.논문 / 대학원
대학원 논문작성을 위해 지도교수와 연구주제를 정하고 이에 대한 자료조사 및 분석을 수행한다. 이를 통하여 과학적인 연구방법에 대한 기본적인 지식을 습득하고, 자신의 논리를 체계적으로 구성하여 추구하는 주제에 대해 문제를 스스로 해결할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 한다.전선 / 대학원
글로벌 의료기기 산업 정의, 산업구조, 가치사슬 등 산업 생태계 변화와 의료기기 기업들의 경쟁, 기술과 시장 동향에 대한 이해와 사례 연구를 통해 환자, 예방 중심의 의료서비스 패러다임 변화에 대응하고 의료기기 산업을 전망하는 역량을 습득한다.전필 / 학사
새롭게 등장하는 기술들은 급변하는 창업 환경에 있어서 사업의 성패를 결정하는 매우 중요한 요소이다. 신기술을 효과적으로 활용하기 위하여 이들의 동향을 파악하고 이에 따른 새로운 사업기회를 모색하는 능력은 창업에 매우 중요한 능력이다. 이러한 능력을 배양하기 위하여 본 과목에서는 최근 기술 동향들을 리뷰해 보고, 신기술을 조직에 흡수, 취득하고 관리하는 방법론을 다룬다. 또한 사례연구 및 실전적 응용을 통하여 실제 사업에 바로 활용가능한 지식을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
인공지능은 우리가 사는 방식을 바꾸었다. 특정 의료 영역에서 인공지능은 전문가의 수준 만큼 정확하고 일부 영역에서는 이미 전문가의 실력을 뛰어넘는다. 하지만, 의료계에서 이러한 알고리즘을 손쉽게 받아들이기 어려운 것은 인공지능의 “블랙박스” 즉 설명 불가능한 특성 때문이다. 본 수업은 현존하는 이해가능한 (interpretable) 기계학습 모형과 이해불가능한 딥러닝 모형의 설명가능 방법론 (explainable)을 의료의 관점에서 탐구할 것이다. 또한 “설명가능성”에 대한 사회적, 이론적, 경험적, 인과적 관점을 조사할 것이다.대학원 / 대학원
연구 수행에서 문헌고찰은 가장 기초가 되는 탐색행위이다. 문헌고찰의 여러 방법 중 근거 통합의 가장 상위단계인 체계적 문헌고찰 방법과 정량적 결과를 통합하는 메타분석에 대해 배우고 이를 실제 적용하여 한 학기 동안 논문으로 완성해 볼 수 있는 시간을 갖도록 한다. 이 수업을 통해 학생들은 가장 최신의 체계적 문헌고찰 방법론을 배우고 나아가 상황에 따라 메타분석이 필요할 경우 시행해 볼 수 있을 것이다. 덧붙여 최신 AI 기술을 활용한 문헌의 검색·정리·인용을 통해 더 쉽고 빠르고 정확하게 체계적 문헌고찰을 수행할 수 있는 방법을 배울 수 있다.전선 / 대학원
최근 딥러닝을 이용한 인공지능 기술이 의료 각 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 이 강좌에서는 의료분야에서 사용되는 인공지능 기술의 기초와 다양한 적용 사례를 살펴봄으로써 의료 인공지능 기술의 미래 전망과 한계점을 이해하는 것을 목표로 한다. 아울러 실제 인공지능을 적용한 의료 서비스 사례를 연구함으로써 실용화 과정에 필요한 요구사항과 규제에 대한 이해를 증진한다.전선 / 대학원
동작분석의 포괄적인 의미는 동작을 분석하는 것이다. 당연히 동작에는 다양한 동작이 있고, 분석에는 다양한 방법이 있을 것이다. 동작분석은 사람이 처음 눈으로 확인하여 기술하는 것으로 시작하였다. 이후 연속 사진이나 비디오로 찍어서 동작을 관찰하게 되었고, 이후에 모션 캡처를 이용해서 표지자를 추적하여 분석하는 방식을 사용하게 되었다. 이런 발달 과정을 거쳤기 때문에, 상기 방법들을 모두 동작분석이라고 부른다. 여러 가지 다른 방법도 동작분석에 쓰일 수 있을 것이다. 압력계와 가속도계를 이용하고 GPS를 이용하여 동작의 일부 성질을 계측할 수 있을 것이다. 이 모든 것을 동작분석이라고 부를 수 있다. 본 강좌는 의과학자에게 동작분석의 기초와 임상 적응을 소개하여, 향후 동작분석 연구를 수행할 수 있도록 도움을 주려고 한다.전선 / 대학원
간호학 자료의 양적 분석 및 연구에 있어서 통계의 중요성이 나날이 커져가고 있다. 본 강좌는 간호학 자료의 연구를 수행하고 있는 간호학과 대학원생들을 대상으로 한다. 본 강좌에서는 간호학에서 많이 쓰이고 있는 통계적 방법들을 간략히 살펴보고, 각자가 수행하고 있는 연구들을 발표하여 개선점 등을 논의하고, 이들을 실제로 적용하여 간호자료 분석의 개선을 꾀하고자 한다.전선 / 대학원
본 강좌는 자연어처리 기술의 기초 이론을 다루며, 이를 바탕으로 의료정보처리 방법을 배우는 강좌이다. 자연어처리의 기초이론과 간단한 실습, 의료용어체계, 의료데이터의 종류 및 특성에 대해서 배우고, 이를 사용하여 의료문서로부터 정보를 추출 및 분석하는 방법론에 대해서 학습한다. 이후 소규모 프로젝트를 통하여 학생들이 직접 데이터를 보고 자연어처리를 진행하는 경험을 쌓도록 한다.전필 / 대학원
첨단의료기기와 관련한 우수 연구 및 임상적용 결과를 보고한 최신 논문을 해당분야 전문가가 발표를 통해 분석함으로써 학생들의 첨단 의료기기에 대한 이해를 증진시킨다. 참여 학생들은 발표자와의 토론을 통하여 첨단의료기기 분야의 최신 연구 동향과 향후 발전 방향에 대한 이해의 폭을 넓히고, 학술논문/학위논문 작성의 기본 방법을 습득함으로써 우수 논문작성 기량을 함양한다.전선 / 대학원
보건학적인 자료 중에서 많은 것이 이산변수이다. 다라서 보건학 연구기법을 터득하려면 이산변수의 분석방법을 이해하지 않고서는 효율적으로 자료분석을 할 수 없다. Chi-square 방법은 이러한 자료를 분석하는 가장 기초적인 방법인데, 이에서 한걸음 더 나아가 다변량으로 이산변수가 나타나는 경우의 분석방법을 다룬다. 따라서 자료의 상관성문제, 대수선형분석방법 등을 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목은 간호개념의 측정 도구 개발과정에서 필요한 측정 이론, 문항 개발 및 분석, 그리고 개발된 도구의 적용과정에 필요한 내용을 강의와 발표를 통해 학습하고 실제로 도구개발을 실습하여 자신이 관심을 가진 개념에 대한 도구를 개발하는 데 있다.전선 / 대학원
1. 의료관리학의 정의 및 개념을 이해한다. 2. 의료관리학의 각론을 이해한다.전선 / 대학원
이 과목은 보건의료 영역에서 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석을 다룬다. 보건의료 영역에는 여러 종류의 언어 자료가 존재한다. 사람들이 온라인 공간에서 여러 질병에 대해 던지는 질문들, 보건의료 전문가들의 연구들, 질병과 건강에 대한 신문기사들이 그 예다. 이들로부터 정보를 체계적이고 과학적으로 추출할 수 있다면, 보건의료에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다. 최근 많이 사용되고 있는 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석은 이런 작업에 새로운 가능성을 제시한다. 본 과목에서는 여러 가지 컴퓨터를 활용한 텍스트 분석 방법을 학습하고, 보건의료 영역 자료에 적용하는 것을 실습한다.전선 / 대학원
전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등 여러 자료원으로 부터 많은 양의 정형, 비정형 보건의료데이터가 생성되고 있다. 이런 데이터에서 얻은 정보와 지식은 보건의료서비스전달체계를 향상하고 의료비를 줄이는 데 활용할 수 있다. 보건의료분야에서 생성되는 데이터는 용량이 크고 복잡하여 분석하는 것도 쉽지 않고 그 분석결과를 임상실무에 적용하는 것 또한 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험자 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성과 이들 데이터를 분석하는 기법에 대해 소개한다. 본 교과목에서 데이터마이닝/기계학습, 분류등과 같은 정형데이터의 분석기법 뿐 아니라 자연어처리, 텍스트 마이닝 등 비정형데이터 분석기법을 포함한다.전선 / 대학원
보건 의료분야의 기술, 전략과 정책의 가치평가는 효과성에 대항 평가와 더불에 비용과 비용-효과성, 그리고 의료이용의 수준의 변화에 따른 건강지표의 개선과 같은 의료시스템적인 관점의 가치평가와 함께 환자 또는 수혜자 관점에서의 가치평가도 함께 이루어져야 한다. 본 강좌에서는 보건 의료분야에서의 가치평가에 대한 기본 개념을 소개하고 활용할 수 있는 여러 방법론들에 대한 기본기를 익힌다. 특히 비용 분석, 비용-효과성 분석, 이산선택실험법, 비용 설문의 설계와 분석, 환자 및 기관의 건강보험공단 자료와 같은 보건의료 빅테이터를 활용한 정책 및 기술의 효과 및 의료이용 수준의 변화 분석 등을 검토할 수 있는 이중차분법 및 자료포락분석 방법론들의 개념을 사례들을 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.전선 / 대학원
의료기기 사업의 다양한 비즈니스 모델에 대해 여러 기업의 사례를 조사함으로써 의료기기 사업의 비즈니스 모델에 대해 이해하고, 이를 바탕으로 의료기기 연구개발 이후 사업화에 대한 사업전략을 수립할 수 있도록 하는 전략적 사고를 갖는데 강좌의 목적을 둔다.