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본 연구는 바이오헬스 산업 발전을 위한 의료정보 활용의 법제적 쟁점을 검토한다. 바이오 빅데이터의 중요성이 높아짐에 따라 의료정보의 법적 보호 및 활용 문제를 데이터베이스 보호와 개인정보 보호 측면에서 살펴보고, GDPR 및 차세대의료기반법 등 해외 주요 법제를 분석한다. 또한 블록체인 기술을 활용한 의료정보 활용 방안과 관련 법적 검토사항을 제시한다.
건강정보보호 =
디지털 전환 시대 리더가 꼭 알아야 할 의료데이터
Big data analytics in bioinformatics and healthcare
(QR코드를 활용한) New 임상연구방법론 =
Medical informatics : knowledge management and data mining in biomedicine
보건의료와 개인정보
(헬스케어·의료 분야) 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)의 핵심기술 개발동향과 국내외 시장 분석
디지털사회 법제연구.
논란의료 = 영리한 그들의 이유 있는 논쟁
The patient equation : the precision medicine revolution in the age of COVID-19 and beyond
(2016) 의료 IOT(스마트 헬스케어) 비즈니스 실태와 사업전략 : AI(인공지능)과 IOT(사물인터넷)이 선도하는 킬러 서비스
Health data privacy under the GDPR : big data challenges and regulatory responses
보건의료 빅데이터의 활용과 개인정보보호
K-MED를 이끌 의료정보 표준화의 길 : 프로젝트 계획 수립부터 데이터 정비전환 시스템 운영까지
Health data privacy under the GDPR : big data challenges and regulatory responses
개인정보 비식별화 방법론 : 보건의료정보를 중심으로
Strategies in biomedical data science : driving force for innovation
첨단 재생의료ㆍ유전자치료스마트의료 최근 산업동향과 신기술개발 실태분석
보건의료 빅데이터로 영리를 추구하는 기업들 : 개인의 의료 기록은 어떻게 유통되어 누구의 이익이 되는가
Statistical methods in bioinformatics : an introduction
한국의료법학회지
이한주생명윤리정책연구
김지혜과학기술법연구
김근령; 이대희문화미디어엔터테인먼트법
이규호; 서새남Inha Law Review : The Institute of Legal Studies Inha University
Kyung-Han Sohn; Do-Yoon Park의생명과학과법
唐红, 向陈법학연구
손경한, 박도윤中国食品药品监管 / China Food Drug Administration
葛永彬; 董剑平; GE Yong-bin; DONG Jian-ping부동산법학
최종권SAGE OPEN MEDICINE
Mallappallil, Mary; Sabu, Jacob; Gruessner, Angelika; Salifu, Moro경희법학
이하영; 최봉석Health and Technology
Reichel, J.국제거래와 법
육소영, 황선영동아법학
손정은INTERNATIONAL JOURNAL OF MOLECULAR SCIENCES
Gim, Jeong-An한국의료법학회지
박미정North Carolina Law Review
MADISON, KRISTIN정보법학
남형두동아법학
이기호, 김계현국가법연구
최용전; 장욱전선 / 대학원
4차 산업혁명 시대를 맞아 건강분야도 디지털 전환이 빠르게 진행 중이다. 따라서 의학과 관련된 학문을 연구하는 학생들도 디지털 전환에 대해 이해하는 것이 필요하다. 그러나 의료분야는 일반법이 아닌 특별법으로 체계화되어 있어 개인정보보호법과 같은 일반법이 마련된다고 하더라도 특별법 우선의 원칙에 따라 기존의 의료관련 특별법이 먼저 적용된다. 이 강의에서는 의료분야 디지털 전환을 역사적 맥락 하에서 체계적으로 이해할 수 있도록 의료분야 특별법과 디지털 전환을 주도하는 법령들간의 관계를 배운다.전필 / 대학원
최근 생명공학의 주된 분야인 줄기세포, 유전자 치료, 재생의학, 세포치료, 유전체 의학, 바이오나노기술, 정밀의료, 3D 프린팅, 인공지능, 빅데이터 등 최신 생명공학이 바이오메디컬 영역에서 적용되는 사례 중심으로 윤리적, 법적, 그리고 규제적 글로벌 이슈와 정책 방향 및 사회적 영향들을 함께 고찰하면서 현 시점에서 첨단생명공학의 한계와 발전 방향들을 심화 탐구해 본다.전선 / 대학원
본 과정은 보건통계, 건강빅데이터, 보건인공지능, 역학 등 보건의료데이터를 활용한 연구를 할 때 적용되는 법 제도들을 개관하고 수강생들이 실제 연구를 하면서 궁금했던 법 제도적인 이슈들을 사례 연구로 다룹니다. 보건의료데이터 연구 시 개인정보보호법, 생명윤리법이 적용되고 경우에 따라 암관리법, 보건의료기술 진흥법 등이 적용되기도 합니다. 보건의료데이터 역시 데이터이므로 저작권법상 데이터베이스 권리, 부정경쟁방지법 등 데이터 관련 법률 등이 적용되기도 합니다. 수강생들이 법 제도 자체를 연구하는 것이 아니라 보건의료데이터를 활용한 보건통계, 빅데이터, 인공지능, 역학 등을 연구하는 것을 고려하여 보건의료데이터 연구자 입장에서 필요한 보건의료데이터 법 제도를 주요 사항 중심으로 살핍니다. 학기 초에 교수가 학생들로부터 보건의료데이터 활용 연구를 하면서 경험하거나 의문을 품었던 법 제도 관련 문제에 관한 질문을 받아서 강의 내용에 반영하고 사례 연구로 구성하여 설명하고 토론할 예정입니다. 현재 보건의료데이터 법 제도가 형성 과정에 있고 기술의 발전 등으로 변화가 빠른 영역이므로 아직 입법되지 않고 국회 등에서 논의 중인 내용도 소개합니다. 보건의료데이터를 활용한 연구자로서 보건의료데이터 법 제도의 주된 내용을 이해하고 관련 법 제도를 준수하며 연구를 할뿐더러, 변화하는 상황에 맞지 않는 법 제도나 운영에 대하여 보건의료데이터 활용 연구를 활성화하면서도 부작용을 최소화할 수 있는 방법을 제안할 수 있는 역량을 기전선 / 대학원
다양한 종류의 의료 및 생명 분야 빅데이터가 생성되어 축적되고 있는 상황이다. 의료 분야 빅데이터는 기본적인 전자의무기록 외에도 이미지, 생체신호, 텍스트 등의 다양한 비정형 데이터를 포함하게 되었으며, 생명 분야 빅데이터는 차세대시퀀싱 기법의 발전으로 말미암아 유전체, 전사체, 후성유전체 등의 다양한 오믹스 데이터를 포함하게 되었다. 또한 이러한 빅데이터의 생성 및 축적과 더불어 인공지능 기법을 적용하여 기존에는 다루지 못했던 새로운 문제를 정의하고 보다 깊이 있는 빅데이터 분석을 시도하는 연구들이 등장하게 되었다. 본 강좌에서는 의료 및 생명 분야의 다양한 빅데이터를 소개하고 해당 데이터를 다룰 수 있는 인공지능 분석 기법들을 소개함으로써 최신의 의생명 빅데이터 관련 인공지능 연구를 배울 수 있도록 한다.전선 / 대학원
생명 공학의 발전과 의료의 디지털화로 인해서 방대한 양의 유전체 및 오믹스, 그리고 전자의무기록 데이터가 수집되었으며, 이제 이 방대한 데이터의 처리 및 분석이 중요한 문제이다. 본 과목은 유전체, 오믹스, 의료 데이터의 특성을 소개하며, 이러한 데이터를 분석할 수 있는 통계 및 머신러닝 기반의 분석 방법을 소개한다. 특히, 이 과목은 유전체 등의 바이오 데이터와 전자의무기록이 결합되어 있는 바이오뱅크 데이터에 중점을 둔다. 구체적인 주제는 다음과 같다 ◆ 유전체 등의 바이오데이터와 전자의무기록 데이터의 특성 ◆ 유전체 데이터 연관성 분석 ◆ 유전체 기반 질병 위험도 예측, 인과관계 추론 및 약물 표적 규명 ◆ 전자의무기록 데이터 기반 임상 의사결정 지원 시스템 ◆ 유전체 및 임상 데이터 통합한 다중 모드 데이터 분석전선 / 학사
최근의 의학은 이전의 bio(분자생물학, 줄기세포, 재생의학 등 실제 실험실에서의 실험 연구 등) 중심에서 data science 중심으로 급격히 변화가 일어나고 있는 것은 누구나 다 인지하고 있는 사실이다. 소위 제4차 산업혁명이라고 불리어지는 영역이기도 하다. 이에 의학 및 실제 임상에서 이러한 분야의 발전과 변화가 어떤 영향을 미치고 있는지, 어떻게 활용하여야 하는지에 대한 관심은 매우 높다고 할 수 있다. 의학도로 막 입문한 의예과 학생들이 이러한 디지털 데이터 의학이라는 학문에 조기에 접하고 경험함으로써, 더욱 발전적인 미래를 기대할 수 있을 것이다.전필 / 대학원
최근 연구 활동이 활발한 영역인 바이오헬스와 의료기기 산업의 기본원리와 이에 요구되는 전반적인 학습을 위해서 본 교과목에서는 연구개발, 임상, 인허가, 생산, 마케팅 등 바이오헬스/의료기기 산업화 전주기와 기술, 시장, 경제성 분석에 대한 이해와 사례 연구를 통해 시장과 투자자관점에서의 산업화 역량을 습득한다.전선 / 대학원
ICT기술이 의료분야에 융합되어 다양한 디지털 헬스케어 기술로 개발되고 있으며 의료현장의 혁신을 이끌고 있다. 본 강좌에서는 ICT기술의 최신 동향을 이해하고 이를 의료 분야에 적용하는 사례를 분석함으로써 디지털 헬스케어의 기본에 대해 이해하고 미래 의료환경 변화를 예측하고 기술 발전 방향을 탐색한다.전선 / 대학원
의공학 및 의료정보기술의 발전에 따라서 의료기관에서 활용되고 있는 정보시스템은 다양하게 발전하고 있으며, 진료의 편리성 제공 및 기능적인 도움을 줄뿐만 아니라, 임상 및 연구에서 활용되고 있는 범위가 점차 확대되고 있다. 본 교과목에서는 데이터메이스의 이해, 정보시스템의 분석방법론, 개체관계형 모델, 의학용어체계 등 다양한 의료정보 시스템의 기본적인 원리와 함께, 설계 방법론에 대하여 공부한다. 또한 개발된 정보시스템을 향 후 연구 및 지능형 정보시스템에서 활요하기 위하여 임상진료와 연구의 목적에 부합하게 처리 분석하는 XML, data clustering 등 다양한 의료정보 처리 방법에 대하여 임상에 적용된 사례 및 최근의 연구 동향을 포함하여 폭 넓게 공부한다.전필 / 대학원
보건의료분야의 데이터는 용량이 크고 복잡하여 통계 분석 및 해석이 쉽지 않다. 이 교과목에서는 전자의무기록, 소셜 미디어, 건강보험 청구자료 등에서 생산되는 보건의료 빅데이터의 특성을 소개하며, 이를 분석하기 위한 기초통계를 배우고, 연구주제에 적합한 실습을 수행하게 된다. 본 강의에서는 보건의료 빅데이터를 활용한 연구기획, 실험의 설계, 통계분석, 결과의 분석, 및 보고방법에 대하여 다룰 것이다.전선 / 대학원
의료 분야는 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전에 따라 진단, 수술 계획, 예후 예측, 환자 맞춤 치료 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 본 강의는 정형외과 질환과 치료 과정에 있어 AI의 적용 가능성과 실제 임상 연구, 데이터 과학적 접근, 윤리적·법적 쟁점 등을 다룬다. ◆ 정형외과 영역에서의 AI 적용 분야와 현황 이해 ◆ 영상분석, 예측모델, 로봇수술 등 최신 기술 습득 ◆ 의료데이터 기반 AI 연구 방법론 이해 ◆ 임상 적용에서의 윤리·법적 이슈 탐구 ◆ 학문적 연구 및 정책 제안 능력 강화전선 / 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
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
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
본 강의는 빠르게 변화하고 있는 디지털 헬스케어 분야의 다양한 주제들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 학생들은 이론적 지식뿐만 아니라 실제 의료 데이터를 다루는 실습을 통해 실무적 역량을 기를 수 있다. 또한 실제 의료 현장의 전문가들과 함께 팀 프로젝트를 수행하며, 다양한 임상 현장의 문제를 탐구하고 해결 방안을 모색한다. 이를 통해 학생들은 디지털 헬스케어 연구와 임상 적용에 필요한 통합적 이해와 연구 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
치과의료 빅데이터(OCS, EMR, PACS)를 활용하여 치과환자의 진단/치료/예방에 활용하기 위한, 빅데이터 생성/통합/분석 방법에 대해 학습함. 임상의사 결정지원 솔류션을 제공하고 치과의료 질과 안정성 향상 달성하기 위하여, 치과환자 데이터의 효율적 수집/저장/분석을 위한 통합기술 및 구조화기술을 학습함. Theories and Concepts of BigData Analytics in Healthcare Medical BigData: Techniques, Managements, and Applications Diagnosis and Treatment: BigData Analytical Techniques, Datasets, Life Cycles, Managements and Applications for Diagnosis and Treatment Prediction: BigData Analytical Techniques, Datasets, Life Cycles, Managements and Applications for Prediction Big Medical Fake Analytics for Preventing Medical Misinformation and Myths Challenges and Future of BigData in Healthcare전선 / 대학원
본 강의는 빠르게 변화하고 있는 디지털 헬스케어 분야의 다양한 주제들을 학습하는 것을 목적으로 한다. 학생들은 이론적 지식뿐만 아니라 실제 의료 데이터를 다루는 실습을 통해 실무적 역량을 기를 수 있다. 또한 실제 의료 현장의 전문가들과 함께 팀 프로젝트를 수행하며, 다양한 임상 현장의 문제를 탐구하고 해결 방안을 모색한다. 이를 통해 학생들은 디지털 헬스케어 연구와 임상 적용에 필요한 통합적 이해와 연구 역량을 갖추게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 정보보호법제의 전반을 학습하는 것을 목표로 한다. 검토 범위는 개인정보 보호법, 신용정보법, 위치정보법 등 주요 정보보호 법제상 개인정보의 보호와 활용, 가명처리 등 적법근거, 프라이버시 향상 기술, 개인정보주체의 권리, 데이터 이동권, 자동화 평가, 사법협조, 정보보안, 침해사고의 대응, 국외이전을 포괄한다.전선 / 대학원
개인정보보호 법제도에 대해 개관하는 과목. 개인정보보호 법제 발전의 국내외 연혁, 개인정보보호법, 정보통신망법, 위치정보법, 신용정보법 등 관련 법률의 주요 내용에 대한 개관, 주요 판례 논의, 국외 개인정보 이전과 관련된 쟁점, 법집행 관련 이슈, 빅테이터 등 신기술과 관련된 이슈 등에 관해 논의전선 / 대학원
근래의 의료 빅데이터의 축적 및 인공지능 기법의 발달은 많은 의학 분야에서 빅데이터에 기반한 정확한 예측 및 환자 맞춤형 진료를 가능하게 하고 있다. 주술기 의학 분야에 있어서도, 이러한 기술적 발달은 기존의 위험도 분류, 예후 예측, 조기 경보 및 의료 자원 분배 등 주술기 의학의 접근 방식에 큰 변화를 가능하게 하고 있다. 따라서 미래 임상 의사, 의학자들에게 있어 이러한 기술을 이해하고, 활용하는 것을 배우는 것이 점차 중요해지고 있다. 이 강좌에서는 먼저 VitalDB나 MIMIC, eICU 데이터셋 등 주술기 의학 분야의 오픈 데이터셋에 대해 알아보고, 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 기계 학습 기법에 대해 배울 것이다. 또한 실습을 통해 최신 기계 학습 기법들을 본인의 연구에 적용할 수 있는 방법을 배울 것이다.