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Medical data sharing, harmonization and analytics
진료정보 등록사업 및 조사사업에서의 정보관리
진료정보 공동활용을 위한 기반조정 연구(요약본)
Health information exchange : navigating and managing a network of health information systems
진료정보 공동활용을 위한 정보화전략 계획 수립 : 1999년도 정보화지원사업
3차 의료기관과 병의원간 협력진료 모형 개발
의료정보제공시스템 구축방안.
진료정보 전송 표준 개발
The diffusion of medical innovations : an applied network analysis
CDA기반의 진료정보교류시스템 평가 연구
간호정보학
간호정보학
CDA기반의 진료정보교류시스템 평가 연구
Digital Health : Critical and Cross-Disciplinary Perspectives
응급환자진료정보망구축(4차사업) 평가
Medical informatics : knowledge management and data mining in biomedicine
의료보호 진료수가 및 지불제도에 관한 연구
Digital health care : perspectives, applications, and cases
Health informatics : an interprofessional approach
International journal of medical informatics
Otte-Trojel T; de Bont A; Aspria M; Adams S; Rundall TG; van de Klundert J; de Mul MCreativity and Innovation Management
Di Vincenzo F.,Iacopino V.Zeitschrift für Allgemeinmedizin: ZFA
Peters-Klimm, Frank; Freund, Tobias; Bentner, Martina; Kiel, Marion; Gutscher, Andreas; Szecsenyi, JoachimJournal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
Soulakis ND; Carson MB; Lee YJ; Schneider DH; Skeehan CT; Scholtens DMBehaviour & Information Technology
Bridget Kane; Saturnino LuzMMW - Fortschritte der Medizin
Dirk SchnackJournal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
Robert S, Rudin; David W, BatesJournal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
Chen Y; Lorenzi NM; Sandberg WS; Wolgast K; Malin BAFrontline Gastroenterology
Richard J M Ingram; Monika M. Widlak; Ramesh P. Arasaradnam; Jonathan Segal; Matthew J BrookesMedical Care Research and Review
Geissler K.H.,Lubin B.,Ericson K.M.M.International journal of medical informatics
Chao CAHealth Services and Outcomes Research Methodology
Zhao, Y.; Bobak, C.A.; Murphy, M.A.; Barnato, A.E.; O’Malley, A.J.; Liu, L.; Ray, N.; Sacks, O.MMW - Fortschritte der Medizin
Höhl, RebekkaGefässchirurgie
Andreas Wenke; Dominik Franz商品与质量 / Shangpin Yu Zhiliang
张岚中国管理信息化 / China Management Informationization
王婧婧Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry
Fran Biggin; Jo Knight; Hedley Emsley各界 / All Circles
严红岭科学咨询 / Scientific Consult
唐夏; 杨军; 顾宇峰; 杨强Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
Brunson JC; Laubenbacher RC전선 / 대학원
의료정보분야에서 필요한 지식의 추론, 지식의 표현에 대한 방법론에 대하여 배우고 이를 체계화하며 필요한 정보를 생성하는 기술을 배운다.전선 / 대학원
본 교과목은 의학통계론 과목을 선수한 수강생들에게 추천되며, 의학 연구에 유용한 통계적 모델링 기법들을 의과학연구자 들이 친숙하게 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 해당 과목에서는 데이터 셋 탐색을 통해 변수 간 및 자료 간 상관구조를 파악하고 자료에 적절한 모델링 방법을 선택하여 의과학 연구에서 얻게 되는 복잡한 구조의 자료들을 효율적으로 모델링하기 위한 다양한 통계적 접근법 들을 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
임상서식 및 의학 문헌에서의 정보추출을 위한 다양한 알고리즘과 이론에 대해 학습한다. 특히 자연어처리 분야의 기존 연구들을 기반으로 의학 분야에서 자연어처리 기술이 적용될 수 있는 사례들을 개발하고, 실제 프로젝트를 통해 새로운 적용 분야들에 대해 연구하게 된다.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
임상의학은 근원적으로 정보집중적 분야이다. 임상의료정보학 강좌에서는 임상의학의 제과정을 정보학적 관점에서 재구성하여 각 장면과 단계별로 정보학적 특성에 대해 논한다. 임상의학에서 사용되는 임상의료정보 시스템, 임상 의사결정학 및 제 응용분야별 특성을 탐구한다. 임상진료 알고리즘과 의학 인공지능의 실제 적용사례를 통해 임상의학에서 정보학적 응용을 다룬다.전선 / 대학원
소프트웨어 공학의 관점에서 병원의 의료정보시스템 구축을 위한 방법론에 대해 학습한다. 의료정보시스템의 사용자요구분석, 데이터베이스설계, 시스템 구축의 단계별 과정, 시스템 유지와 관련한 여러 이론들에 대해 탐구한다. 또한 현장에서의 실무경험을 배양하기 위해 프로젝트를 통해 툴의 사용과 의료정보시스템 구축의 생명주기에 대하여 체험하게 된다.전선 / 대학원
지도 학습은 인스턴스에 알려진 레이블이 있는 경우에 사용되는 기계 학습의 한 유형인데, 비지도 학습과는 달리 인스턴스가 레이블이 없는 경우이다. 실제 문제에 지도 학습을 적용하는 과정은 데이터 전처리, 속성 선택, 알고리즘 선택 및 평가와 같은 몇 가지 단계를 포함한다. 회귀 분석과 분류는 일반적인 지도 학습 방법의 두 가지 유형이다. 선형 모델, 거리 측정, 프로토타입 기반 방법, 나이브 베이즈, 커널 기법 및 앙상블 기법은 지도 학습에서 사용될 수 있는 알고리즘의 예이다. 성능 측정은 지도 학습 모델의 효과를 평가하는 데 사용되는 반면, 비지도 학습은 클러스터링, 차원 축소, 잠재 변수 모델, 그래픽 모델 및 강화 학습 등을 포함한다. 혼합 전문가 및 제한된 볼츠만 머신과 같은 확률적인 방법도 비지도 학습에 사용될 수 있다. 엔드 투 엔드 학습과 심층 신뢰 네트워크는 기계 학습에서 사용되는 다른 기술이다. 본 강좌에서는 기계학습을 이해하기 위한 다양한 기초 지식들을 강의한다.전선 / 대학원
최근 의학, 보건학, 생물학, 약학 분야에 통계적 분석이 활발히 진행되고 있으며 연구에 기본적인 분석을 위해서 통계 활용을 적극적으로 진행하고 있다. 통계의 기본적인 지식을 바탕으로 재현가능하고 지속적인 통계 분석 워크플로우를 구축하기 위해서 프로그래밍 언어 활용 방법을 획득하는 것이 연구자들에게 중요할 수 있다. 여러 프로그래밍 언어의 기본을 설명하고 이를 바탕으로 다양한 통계 분석을 코드 기반으로 수행할 수 있는 역량을 기른다. 그리고 다양한 데이터를 예시로 프로그래밍을 활용해 통계 분석을 일관성 있게 코드화하고 자신만의 분석 방법을 정립할 수 있도록 한다.전선 / 대학원
의료정보학의 다양한 이론들과 연구 및 활용 분야들에 대해 학습한다. 의학용어 및 서식의 표준화, 병원정보시스템, 의사결정이론 및 CDSS, 컴퓨터기반 의학교육, 의학문헌검색, 정보보안 및 윤리적 이슈 등에 대해 탐구한다. 의료정보시스템의 구축 및 응용사례 등을 조사하고 시스템의 효과적 활용방안에 대하여 연구한다.전선 / 대학원
본 강좌는 의료정보학의 영역 중에서 임상적용에 관련된 분야를 중심으로 강좌를 진행한다. 임상의사결정지원시스템, clinical guideline, critical pathway 등과 같이 임상과 밀접한 연관관계를 가지고 있는 분야를 중심으로 이루어지며, 현장의 활용사례 등을 많이 접할 수 있도록 많은 임상교수들이 참여하는 협동강의 형태로 진행된다. 전반부에서는 임상의료정보학의 이해에 도움이 되는 기본이론을 중심으로 강의가 이루어지며, 후반부에서는 실제 임상에서의 활용사례를 중심으로 강의가 이루어진다.전선 / 대학원
현대의 생명정보학 분석은 다양한 생물학적 데이터를 기반으로 다양한 분석 방법을 활용하고 있다. 또한 생명정보학 데이터를 생성 가공하여 그 안에서 생명에 대한 지식을 탐구하는 것은 중요한 연구 방법 중 하나로 받아들여지고 있다. 본 강의에서는 생명 정보학 분석을 접해보지 않은 학생들을 대상으로 생명 정보학 데이터를 변환하고 가공하기 위한 기본적인 도구 및 기계학습을 비롯한 다양한 분석 방법을 습득하고 이에 맞추어서 다양한 생명정보학 데이터 분석의 기본을 획득하여 향후 다른 학습 및 연구를 진행하기 위한 기반을 제시하려 한다.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
현대의 지식정보화 사회에서는 의료서비스를 제공하는 방식으로 IT를 활용하는 u-Healthcare의 개념이 보편화되었다. 본 교과목에서는 HT(Healthcare Technology)와 IT(Information Technology)의 접목인 HIT를 활용한 의료서비스 전달방법과 관련 첨단기술에 대하여 학습한다. 또한 유헬스케어 전달방식 중의 하나인 원격의료(Telemdeicine, Telecare, Telenursing)와 유헬스케어 서비스 시장 및 가치체계 분석, 외국의 선진사례와 현재 시범사업으로 진행되는 국내의 유헬스케어 모델을 고찰한다. 유헬스케어의 국내 정착과 향후 발전을 위한 법제도적 방안 등도 심층적으로 고찰하고 분석한다.전선 / 대학원
의료분야의 정보화가 진행됨에 따라 정보검색 기술은 가장 많이 활용되는 기술이 되었다. 향후 디지털화된 의료정보를 관리하고 이를 연구와 진료에 활용하기 위해서 정보검색기술은 가장 중요한 위치에 있는 핵심기술이다. 이를 위하여 의료환경에서 사용될 수 있는 정보검색의 기초이론을 강의한다. 강의는 의학용어모델, 정보검색모델, 인덱스구조를 중심으로 강의가 이루어진다. 의학용어모델에서는 의료정보시스템에서 사용되는 용어모델의 종류 및 특성을 설명하며, 정보검색모델로는 불리언모델, 벡터모델, 확률모델에 대하여 특성을 강의하며, 인덱스구조에서는 정보검색에 사용되는 inverted file, signature file의 구조 및 각각의 차이와 활용분야에 대하여 강의가 이루어진다.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.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
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 교과목은 의료빅데이터 전문가를 양성하고자 의료빅데이터에 대한 이해를 높일 수 있는 현장 중심의 실무적 교육 프로그램을 제공한다. 빅데이터의 전문가가 되기 위해서는 데이터의 수집, 가공 및 분석을 이해하는 것이 중요하다. 따라서 본 과정에서는 빅데이터의 설계 및 개발, 시스템 이해, 통계학에 대해 배우고, 데이터 분석·마이닝에 대한 교육을 통하여 의료빅데이터에 대해 이해하고자 한다. 특히 이론적 내용을 바탕으로 실무 현장 중심의 경험을 축적하고 의료정보시스템 현장 전문가로서의 역량을 증대시킬 수 있도록 현장 실무 교육을 제공한다.전선 / 대학원
4차산업혁명 시대를 맞이하여 의료빅데이터 분석의 중요성은 날로 증가하고 있다. 다양한 출처에서 다양한 형태로 생성된 데이터의 통합분석을 가능하게 하는 전제조건은 데이터의 표준화를 통한 상호운용성의 확보이다. 본 교과목은 보건의료데이터의 활용과 공유를 위하여 표준화된 형태로 표현하고 정리하는 방법을 다룬다. 본 교과목을 통해 학생들은 보건의료표준화용어체계, 데이터 모델링, 온톨로지 등 표준화된 형태로 데이터를 표현하고 정리해내는 다양한 기법들에 대해 익힌다.