최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
김헌성, 김현아, 양혜경, 이은영, 정유진, 김동민, 양소정, 백서연, 조재형, 최인영, 임현우, 차봉연, 이승환
2017 / Diabetes and Metabolism Journal
탁은정, 박순문
2021 / The International Journal of Advanced Smart Convergence
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 소셜미디어 데이터를 활용하여 디지털 헬스케어의 연구 동향을 파악하고자 Naver와 Daum의 뉴스와 블로그 자료를 2008년부터 2019년까지 수집 및 분석하였다. 분석 결과, 2008-2011년에는 의료-IT 융합 연구, 2012-2015년에는 다양한 융합 연구, 2016-2019년에는 빅데이터, 블록체인, 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 활용한 융합 연구가 활발하게 진행되었음을 확인하였다.
4차 산업혁명 시대, 디지털 헬스케어의 ICT 신기술 융복합 동향 및 시장 전망 : 헬스케어·의료와 인공지능(AI), 빅데이터, 가상현실(VR), 3D프린팅, IoT, 클라우드의 융복합 동향
Digital health : critical and cross-disciplinary perspectives
의료, 4차산업혁명을 만나다 : 디지털 헬스케어 비즈니스의 모든 것 =
인공지능 시대의 보건의료와 표준
의료, 미래를 만나다 : 디지털 헬스케어의 모든 것 =
Burns and Grove's the practice of nursing research : appraisal, synthesis, and generation of evidence
Strategies in biomedical data science : driving force for innovation
Crowdsourced health : how what you do on the Internet will improve medicine
(헬스케어·의료 분야) 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)의 핵심기술 개발동향과 국내외 시장 분석
헬스케어 콘텐츠 제작의 이해
Social monitoring for public health
Searching for health : the smart way to find information online and put it to use
Digital health and patient data : empowering patients in the healthcare ecosystem
헬스케어와 클라우드의 만남 =
사회 네트워크 통계 모형 : 이론, 방법론, 활용
(디지털 헬스케어를 위한) 의료 IT 융합기술 : 분석 및 응용
DNA 헬스케어 4.0 : 개인별 맞춤형 의료시대
국내외 디지털 헬스케어 산업분석보고서
스마트 헬스케어 의료기기 기술·표준 전략 보고서
American journal of preventive medicine
Yoon S; Elhadad N; Bakken SEvidence-based nursing
Stones SR; Smith J한국콘텐츠학회 논문지
노영희, 김태연, 정대근, 이광희Herz
Simon Glück; Christian PeringsJournal of Communication in Healthcare
Clay Craig; Brittany Campbell; Shannon Bichard; Danette BakerMayo Clinic proceedings
D'Souza RS; Hooten WM; Murad MHThorax
Hopkinson NS; Hart N; Jenkins G; Smyth ACommunication Teacher
Angela F. Cooke-JacksonIEEE ACCESS
Rostami, Mehrdad; Oussalah, Mourad; Berahmand, Kamal; Farrahi, VahidXRDS: Crossroads, The ACM Magazine for Students - Health Informatics
De Choudhury, MunmunJournal of Medical Internet Research
Hassan L.,Nenadic G.,Tully M.P.Annals of family medicine
Rashid MA; Green LABMC Medical Informatics and Decision Making
Chen X.,Lun Y.,Yan J.,Hao T.,Weng H.Western journal of nursing research
Finfgeld-Connett DProcedia Computer Science
Jenhani, Ferdaous; Gouider, Mohamed Salah; Said, Lamjed Ben산업진흥연구
문용Journal of Health and Social Behavior
Chapman A.,Verdery A.M.,Moody J.한국체육과학회지
여경아; 권연택JMIR mHealth and uHealth
Jacomet C.,Ologeanu-Taddei R.,Prouteau J.,Lambert C.,Linard F.,Bastiani P.,Dellamonica P.Journal of the American Pharmacists Association : JAPhA
Mattingly TJ 2nd전선 / 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
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
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
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 / 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.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.일선 / 학사
본 과목은 정보혁명과 뉴미디어가 현대사회에 초래한 다양한 사회적 변화를, 건강 관리와 증진이라는 관점에서 고찰하는 수업으로, 새롭게 나타나는 미디어가 건강 관리 체계, 상호작용 캠페인, 개개인의 건강관리 및 환자의 역량강화, 그리고 건강 행위 변화 등에 미치는 영향을 살펴볼 계획이다. 컴퓨터, 인터넷, 소셜미디어, 온라인 서포트 그룹, 게임, 앱, 가상현실 및 인공지능 등 과학기술의 발전이 건강 커뮤니케이션에 가지는 개인적, 사회적 함의를 함께 살펴보고 고찰하는 것을 목적으로 한다.전선 / 대학원
디지털 건강 모니터링을 이용하여 지역사회 의료서비스를 고도화하고 국민건강을 증진시킬 수 있는 기반의 구축과 이를 바탕으로 건강형평성을 제고하고 건강수명을 연장할 수 있는 방안을 이해하고 지역사회 의료서비스 발전계획을 수립할 수 있는 역량을 구축한다.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
현재 우리가 알고 있는 복지국가와 사회보장시스템은 근대 산업사회의 산물이다. 그러나 디지털 기술은 근대적 국가-시장-시민사회의 구조를 질적으로 전환시키고 있다. 본 교과목에서는 디지털 기술이 어떻게 인간사회를 변화시키고 있으며, 이러한 변화가 어떻게 미래의 사회복지시스템을 재구조화시킬지에 대해 논한다.전선 / 학사
디지털 헬스케어 기술 전반에 대해 학습하고, 이러한 기술들이 간호 실무에 어떻게 통합되고 있는지 탐구한다. 학생들은 인공지능(AI), 예측 분석, 원격 진료(telehealth), 모바일 헬스(mHealth), 웨어러블 디바이스(wearable device)와 같은 혁신적인 디지털 도구들이 환자 관리 및 의료 서비스에 미치는 영향을 익힌다. 또한, 디지털 헬스케어의 장단점을 분석하며, 이러한 기술들이 의료 환경에서 자원 최적화, 데이터 기반 의사결정, 그리고 개인 맞춤형 치료에 어떻게 기여하는지를 배운다. 이 수업을 통해 학생들은 빠르게 변화하는 디지털 헬스케어 환경에서 간호사로서 디지털 헬스 솔루션을 평가하고 이를 간호 실무에 어떻게 효과적으로 응용할 수 있을지에 대해 깊이 생각해볼 수 있다.전선 / 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.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
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
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
소셜 컴퓨팅과 라지데이터 분석 등이 커뮤니케이션 분야에서도 중요한 이슈로 부상함에 따라 컴퓨터공학을 전공하지 않은 연구자들도 소셜 네트웍 시스템의 기술적, 구조적 특성을 이해할 필요가 있다. 이 수업에서는 Ruby나 Python 등을 사용한 기초 프로그래밍 학습과, 웹 기반 기술(web technology), 데이터베이스 등의 관련 기술에 대한 학습을 통해 실제로 소셜 네트웍을 개발하고 분석하는 방법을 배운다. 또한, 이 과정에서 트위터 등의 소셜 네트웍의 데이터 마이닝 기법을 배우고 소셜 네트웍 분석을 실습을 통해 학습한다.논문 / 대학원
헬스케어 융합학과는 IT, BT, NT 등 다양한 기술이 헬스케어 분야으로의 융합에 관한 지식 및 경험의 함양을 목표로한다. 본 논문연구 수업은 헬스케어 융합학과 학생들이 실제 병원 및 임상에 적용이 가능한 헬스케어 관련 연구를 통해 논문을 작성하는 것을 지도 편달한다. 관련하여 다양한 과학 기술들이 헬스케어에 적용되는 연구가 논문으로 완성되는 전 과정을 포함한다. 학생들은 자신의 분야와 관련된 연구 발표를 담당교수와 주기적으로 진행하고 피드백 받음으로써 본인의 연구를 발전시켜 나간다.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 / 대학원
기후변화, 대기오염, 녹지 등의 자연환경이 질병과 건강에 미치는 영향을 환경-보건의료 융합 빅데이터를 활용하여 분석해 보고 그 과정에서 다양한 연구방법론을 익힌다.