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본 연구는 토픽 모델링과 에고 네트워크 분석을 활용하여 2001년부터 2018년까지 Scopus에 게재된 스마트 헬스케어 관련 논문 2,690편의 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과, “AI in healthcare”, “Smart hospital”, “Healthcare platform” 등 8개의 주요 연구 토픽이 도출되었으며, 이를 통해 스마트 헬스케어 연구의 현재 상황과 미래 방향성을 파악하고자 한다.
Health 4.0 : how virtualization and big data are revolutionizing healthcare
의료, 4차산업혁명을 만나다 : 디지털 헬스케어 비즈니스의 모든 것 =
스마트헬스산업 유망 기술별 동향분석 : 모바일헬스의료정보관리AI·빅데이터
4차 산업혁명 시대, 디지털 헬스케어의 ICT 신기술 융복합 동향 및 시장 전망 : 헬스케어·의료와 인공지능(AI), 빅데이터, 가상현실(VR), 3D프린팅, IoT, 클라우드의 융복합 동향
Informatics for healthcare professionals
Machine learning for healthcare technologies
Web Information Systems Engineering – WISE 2019 : 20th International Conference, Hong Kong, China, January 19–22, 2020, Proceedings
Health Information Science : 8th International Conference, HIS 2019, Xi'an, China, October 18–20, 2019, Proceedings
Artificial intelligence for the internet of health things
Intelligent patient management
의료, 미래를 만나다 : 디지털 헬스케어의 모든 것 =
Advances in data mining : applications in E-commerce, medicine, and knowledge management
Medical informatics : knowledge management and data mining in biomedicine
Deep learning, machine learning and IoT in biomedical and health informatics : techniques and applications
Challenges and Opportunities in Health Care Management
Digital health : critical and cross-disciplinary perspectives
Searching for health : the smart way to find information online and put it to use
Modeling the Internet and the Web : probabilistic methods and algorithms
(2016)IoT로 주목받는 스마트 헬스케어 시장전망 및 개발동향
인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망
한국IT서비스학회지
윤지은, 서창진Information Processing and Management
Chen X.,Xie H.,Li Z.,Cheng G.,Leng M.,Wang F.L.BMC Medical Informatics and Decision Making
Chen X.,Lun Y.,Yan J.,Hao T.,Weng H.한국정보통신학회논문지
김은정, 최희진JOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE
Allen, BenHealth Policy and Technology
Chen, J.; Wei, W.; Guo, C.; Tang, L.; Sun, L.Information Systems Management
Dantu R.,Dissanayake I.,Nerur S.한국체육과학회지
여경아; 권연택Telemedicine journal and e-health : the official journal of the American Telemedicine Association
Son YJ; Jeong S; Kang BG; Kim SH; Lee SK山西青年 / Shanxi Youth
黄坤瑜; 赵兴平Technological Forecasting and Social Change
Singha S.,Arha H.,Kar A.K.CLUSTER COMPUTING-THE JOURNAL OF NETWORKS SOFTWARE TOOLS AND APPLICATIONS
Song, Chang-Woo; Jung, Hoill; Chung, KyungyongArtificial Intelligence Review: An International Science and Engineering Journal
Chen, Xieling; Xie, Haoran; Tao, Xiaohui; Wang, Fu Lee; Leng, Mingming; Lei, BaiyingAsia Pacific Journal of Information Systems
임현아; Pham Duong Thuy Vy; 최재원한국융합학회논문지
박찬숙다문화건강학회지
이현수; 김진희지능정보연구
장하렴, 유지수, 양성병Journal of Telemedicine and Telecare
Drosatos G.,Kaldoudi E.Methods of Information in Medicine
Gülkesen K.H.,Haux R.대한보건연구
윤현준; 조현전선 / 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
4차 산업혁명 시대의 의료 및 돌봄 서비스 제공에 있어 센서기술, 빅데이터, AI 등 ICT 활용은 중요한 전략적 기틀을 제공한다. 본 교과목에서는 HT(Health Technology)와 ICT(Information & Communication Technology)을 성공적으로 인간의 건강관리 및 증진에 활용하기 위해 숙지해야 할 원리들을 대해 폭넓게 다룬다.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
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
정밀의료와 헬스케어는 의료정보의 축적과 인공지능 활용을 통한 미래의료의 핵심요소이다. 이 강의는 발전하는 생명과학기술을 이용한 다양한 정밀의료와 헬스케어 기술에 대해 소개한다. 유전체를 포함한 멀티오믹스, 의료 영상, 인공지능, 디지털 헬스케어 등 정밀의료와 헬스케어의 여러 국면을 살펴봄으로써 정밀의료에 대한 이해를 높이고 앞으로 헬스케어융합학을 전공하고자 하는 학생들에게 정밀의료의 기초지식과 전망을 제시한다.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
환자안전과 질 향상에 관한 개념을 이해하고, 보건의료에서 환자안전과 질에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 환자안전과 질 향상을 위한 전략을 개발하는데 초점을 두고 있다.전선 / 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
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.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 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
의학과 과학기술이 융합되는 최전선에서, 우리는 어떤 혁신을 맞이하고 있을까? 본 강좌는 의학과 과학기술이 접목되는 다양한 영역을 다루며, 미래 의료 환경에서 필요한 통찰과 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다. 융합의학심화세미나는 빠르게 변화하는 의학 패러다임 속에서 각 분야의 최전선에서 활약하는 국내외 전문가들을 초빙하여, 최신 연구 동향과 미래 의료 기술의 혁신을 직접 듣고 논의하는 강의입니다. 이 강좌에서는 AI 기반 신약발굴, 재생의학, 디지털 치료제, 바이오 빅데이터, 로봇 수술 및 의료 정책 변화 등 현재 임상과 연구에서 가장 주목받는 주제를 다룹니다. 전문가들은 실제 연구 및 임상 적용 사례를 공유하며, 학생들은 이를 바탕으로 미래 의료를 설계하고 선도할 통찰을 얻게 됩니다. 강의는 다양한 분야의 융합적 사고를 촉진하는 심층 세미나로 구성되며, 실제 병원과 연구실에서 이루어지는 최첨단 연구를 경험할 수 있도록 기획되었습니다.전선 / 대학원
융합 연구는 다양한 기술 분야를 통합하는 연구로 사회적으로 어려운 문제를 극복하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 의학 분야에 있어서도 다양한 학문 및 기술을 접목한 임상 연구가 요구되며 이를 통해 해결하기 어려운 질병의 극복과 삶의 질 개선이 기대되고 있다. 이 교과목에서는 인공지능, 빅데이터, 정보통신, 나노, 유전체, 재생의학 등 다양한 분야의 최신 기술을 활용한 임상 연구 경향을 파악하고 이에 맞추어 혁신적인 임상 연구 전략을 수립하여 융합적으로 연구를 설계하고 수행할 수 있는 최고의 연구능력을 시행할 수 있는 교육을 제공한다.전선 / 대학원
최근 과학기술분야 연구에서 중요하게 대두되고 있는 성별특성을 반영하는 의학을 이해하고, 각 임상영역 또는 세포주, 동물모델 연구에서 연구계획에서부터, 수행, 결과분석 및 연구결과 적용의 전 과정에서 sex와 gender에 대한 고려 방안을 다루며 특히 성별과 젠더 고려가 중요한 질환 또는 관련 연구결과를 소개함으로써 향후 성별특성을 반영하는 의학에 필요한 연구 토대를 마련하고자 함.전선 / 학사
본 교과목은 보건의료 분야에서의 창의적 문제 해결을 위한 접근법으로 디자인 사고(Design Thinking)를 다룬다. 디자인 사고의 기본 개념과 보건의료 환경에서의 적용 방안을 중심으로, 혁신적인 간호, 돌봄 및 의료 솔루션을 도출하는 과정과 실무 적용을 위한 다양한 도구 및 사례를 탐구한다. 아울러, 인간-컴퓨터 상호작용을 고려한 디지털 기술과의 융합을 통해 환자 중심의 문제 해결, 아이디어 발산, 프로토타이핑을 포함한 디자인 사고의 핵심 단계와 이를 활용한 간호, 돌봄 및 보건의료 혁신 방안을 논의한다.전선 / 대학원
인구고령화, 만성질환증가, 기술발전 등의 사회 변화에 따라 보건의료와 웰니스·돌봄 분야에 정보통신기술의 활용에 대한 논의와 도입이 활발하다. 이 강의는 인포마틱스와 그 어플리케이션에 대한 기초적 이해를 보건학의 관점에서 제공하고자 한다. 또한 주요 정보통신기술 툴(tools)을 소개하고 이들의 국내 및 국제 보건 세팅에서의 활용과 평가관련 연구와 실제에 대해 학습하고 토론한다. 보건의료 및 공공복지 분야의 정보통신기술의 역할과 보건복지기술정책 현황과 과제를 논의하고 제시한다.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 / 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
변화된 사회 환경과 새로운 의학적 요구로 인해 단순한 의학적 지식만이 아닌 의과학자임과 동시에 인간-사회를 통찰하고 이를 통합하여 아우르는 의료 분야 리더로서의 역할을 수행하게 될 학생들에게 의료 전문가로서의 융복합적 학문이라 할 수 있는 휴먼시스템의학을 소개하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 휴먼시스템의학에 대한 개괄적 안내와 휴먼시스템의학을 구성하는 세부 학문적 내용을 소개한다. 학생들로 하여금 인문학, 사회과학, 의과학적 지식과 소양을 겸비하여 휴먼시스템즈 의학의 개념과 특성을 파악하게 하고 이러한 영역들의 학문적, 사회적 중요성을 인지시킨다. 인간과 사회 및 인간을 둘러싸고 있는 마이크로, 메크로시스템을 엮는 시스템즈 의학에 대해 기본적인 개념을 갖게 함으로써 학생들은 휴먼시스템의학의 본질과 특성을 전체적으로 이해하게 될 것이다.전선 / 대학원
본 과목은 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능 분야에서 최근 중요 기술 및 논문들 중 선별하여 강의를 제공한다. 주요 논문과 최신기술에 관한 학습 및 논의, 팀별로 국제적 발표가 가능한 수준의 연구 프로젝트의 진행, 등을 목표로 한다. 주제는 알고리즘 분야(active learning, classification, clustering, multitask and transfer learning, stochastic methods, unsupervised learning, self-supervised learning) 및 딥러닝 분야 (adversarial networks, deep autoencoderes, generative models, optimization for deep networks, recurrent networks, supervised deep networks)를 중심으로 다루며, 각 학기마다 중점 내용이 조정된다.