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본 연구는 디지털 헬스케어 환경에서 유린분석기의 정확도를 높이기 위해 광학 기술을 개선하고 색상 분석 기준을 마련했습니다. 또한, 블록체인 기술을 융합한 IoMT 기반 유린분석기를 제안하여 개인의 질병 예방 및 건강 증진, 국가 의료비 절감에 기여하고자 합니다. 향후 의료 AI 응용 서비스 확산을 위한 건강 및 질병 분석 데이터 확보에도 활용될 수 있습니다.
2023 세계를 바꿀 테크놀로지 100 : 닛케이가 전망한 기술 트렌드
10년 후 한국사회 : 전문가 36인이 예고하는 눈앞의 미래
인류의 미래를 바꿀 유전자 이야기 : 누구나 손쉽게 할 수 있는 개인 맞춤 유전체 검사가 여는 새로운 세상
Computational modeling and data analysis in COVID-19 research
스마트헬스산업 유망 기술별 동향분석 : 모바일헬스의료정보관리AI·빅데이터
의사가 알려주는 디지털 치료제 = 비전공자를 위한 전문가 되기 입문개론
의료IT융합, 의료기기 및 U헬스케어 : 기술, 시장전망과 참여업체 동향
개인건강기록 : 스마트 환자를 위한 스마트 의료의 필수 아이템
개인건강기록 : 스마트 환자를 위한 스마트 의료의 필수 아이템
차세대 스마트 의료기기체외진단기 국내외 유망기술시장전망 실태분석
Future care : sensors, artificial intelligence, and the reinvention of medicine
스마트한 바보들 : 똑똑해지는 디지털 기기, 바보가 되어가는 현대인
헬스케어와 클라우드의 만남 =
스마트 헬스의 미래 =
노화도 설계하는 시대가 온다
Henry's clinical diagnosis and management by laboratory methods
Healthcare analytics : foundations and frontiers
신개념 의료기기 전망 분석 보고서
역노화 : 젊게 사는 시대가 온다
Point-of-care diagnostics on a chip
MICROCHEMICAL JOURNAL
Li, Haiqin; Li, Yueyue; Zhang, Xiaoliang; Ren, Xiaojun; Li, XiaochunIEEE Internet of Things Journal
Jin Zhou; Jackson McNabb; Nick DeCapite; Jose R. Ruiz; Deborah A. Fisher; Sonia Grego; Krishnendu ChakrabartyInternational Neurourology Journal
오진규, 이준영, 은성종, 박종목한국융합학회논문지
김나경, 조영식, 김선칠Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
Bhatia M.,Kaur S.,Sood S.K.Journal of Central South University
Guo D.,Li G.,Miao J.q.,Shen Y.j.Measurement: Sensors
Lodha, Lokesh; Baghela, Vishwadeepak Singh; Bhuvana, J.; Bhatt, RahulCHEMICAL PAPERS
Celik, Haluk; Caf, Balim Bengisu; Geyik, Caner; Cebi, Gizem; Tayfun, MirayECS Meeting Abstracts
Changchun LiuANNALES DE BIOLOGIE CLINIQUE
Hennequin, Carole; Candelot, Laurie; Ferroni, Agnes; Majoux, Sandrine; Beaudeux, Jean-Louis; Nivet-Antoine, ValerieINTERNATIONAL JOURNAL OF TELEMEDICINE AND APPLICATIONS
Senbekov, Maksut; Saliev, Timur; Bukeyeva, Zhanar; Almabayeva, Aigul; Zhanaliyeva, Marina; Aitenova, Nazym; Toishibekov, Yerzhan; Fakhradiyev, IldarBIOMEDICINES
Sequeira-Antunes, Beatriz; Ferreira, Hugo AlexandreClinica Chimica Acta
Martinez, M.H.M.; Bottini, P.V.; Levy, C.E.; Garlipp, C.R.Biosensors
Gigli L.,Braidotti N.,Lima M.A.d.R.B.F.,Ciubotaru C.D.,Cojoc D.Review of Scientific Instruments
Vacas-Jacques, P.; Linnes, J.; Young, A.; Gerrard, V.; Gomez-Marquez, J.ANGEWANDTE CHEMIE-INTERNATIONAL EDITION
Zhou, Dongtao; Zhang, Zhibin; Pan, Liqing; Wang, Yanyi; Yang, Jingjing; Gao, Yanfeng; Song, YujunIEEE Internet of Things Journal
Tian D.,Yu N.,Yu J.,Zhang H.,Sun J.,Bai X.Computer Methods and Programs in Biomedicine
Rani G.,Thakkar P.,Verma A.,Mehta V.,Chavan R.,Dhaka V.S.,Sharma R.K.,Vocaturo E.,Zumpano E.IEEE Internet of Things Journal
Dian Tian; Ningmei Yu; Jihui Yu; Hejiu Zhang; Jujun Sun; Xiangni BaiSensors and Diagnostics
Mishra, A.; Singh, P.K.; Tiwari, A.; Tiwari, A.; Patra, S.; Mishra, P.; Nejad, A.S.; Shukla, Y.K.; Tiwari, A.; Chauhan, N.; Roy, S.; Gupta, S.; Jain, U.; Das, T.R.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
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
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
치과의료는 4차 산업혁명 기술과의 융합을 통해 디지털 덴티스트리(Digital dentistry) 기술로 발전이 가속화되고 있음. 환자의 디지털 파노라마 영상, 콘빔CT(CBCT) 영상, 3D 구강스캔 및 3D 안면스캔 등의 디지털 데이터를 획득(Scanning), 계획(Planning)/시뮬레이션(Simulation)과 즉시적 디지털 제작(Direct Digital Manufacturing, DDR) 과정을 거쳐서 치과환자 진단/치료에 바로 적용됨. 본 강의에서는 딥러닝(deep learning) 등 다양한 인공지능 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로, SMART 디지털 덴티스트리(Digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 솔루션 등에 대해 수업함.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
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
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.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 / 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 / 학사
질병의 정확한 진단에는 다양한 진단적 검사가 필요하다. 검사의 방법과 기전에는 배경이 되는 분자생물학, 의료 물리학과 생화학 등의 다양한 의학 지식과 기술이 포함되어 있어, 검사를 통한 질병의 진단을 이해하는 것은 현대 의학 기술의 발전을 이해하는 데 기초가 된다. 본 강좌에서는 흥미로운 실제 사례를 중심으로 질병의 진단을 위한 병리검사, 검사의학검사 또는 핵의학검사와 관련된 기초 배경 지식, 검사 방법, 결과 해석 및 임상적 적용 등에 대해 알아보고자 한다. 본 강좌를 통해 검사와 관련된 의학 지식과 기술에 대해 이해하고, 기초 의학이 임상 진료에 어떻게 연계되는 지에 대한 시각이 생길 것으로 기대한다. 또한 추후 임상 실습과 진료 활동시 진단 과정 중 생길 수 있는 오류를 줄이는 데 도움이 될 것이다.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 분석전필 / 대학원
의학에 인공지능이나 가상현실 등의 새로운 학문과 첨단 기술이 도입되면서 의학 연구와 진료의 패러다임이 빠르게 변화하고 있다. 융합의학은 이학·공학·의학이 병원이라는 공간에서 결합되고 적용되어 환자에 대한 진단 및 치료기술을 강화하고 의학적 난제를 해결하고자 하는 새로운 학문이다. 이 강좌에서는 융합의학에 대한 정의와 최신 지견을 고찰한다. 각론으로 데이터의학, 의생명과학, 의생명공학, 의료기술정책의학이 어떠한 신기술의 형태로 임상에 적용되고 있는지 사례를 살펴본다. 이 강좌를 통하여 학생들은 병원에서 이루어지고 있는 융복합 연구에 대한 실제를 체감하고 이를 통한 새로운 진단, 평가, 치료 및 예방에 관한 의학 발전의 미래 방향성을 고찰해 본다.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
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 / 학사
현재 치과의료는 4차 산업혁명 기술과의 융합을 통해 디지털 치과의료로 발전이 가속화되고 있다. 본 강의는 이러한 디지털 치과의료기기에 관한 공학적인 기본적 원리와 활용방안을 학습한다. 현재, 치과의료 분야에서 활용되고 있는 3차원 구강스캐너, 치과용 3D 프린팅과 CAD/CAM, 디지털 임플란트 수술, 치과 영상가이드 수술과 증강현실, 로봇가이드 치과수술, 빅데이터와 클라우드 치과시스템, 인공지능 기반 치과의료, 치과용 가상환자와 시뮬레이터 및 원격 치과의료 시스템 등 디지털 치과의료기기에 대해 기초적인 지식을 습득하고 이해한다. 또한 치과의료기기는 신제품 및 신기술 개발에 있어서 치과의료 서비스산업 종사자의 니즈 도출과 지식 및 경험의 반영이 매우 중요하다. 따라서 학생들은 치과의료 임상니즈를 탐구하여, 치과의료기기 개발에서 자신의 아이디어를 반영할 수 있는 방법을 학습한다.전선 / 학사
디지털헬스케어에서 다루게 될 다양한 인간 질병에 대한 필수 의학 지식과 폭 넓은 이해를 제공한다. 질병과 증상을 표현하는 다양한 의학용어 및 증상과 질병의 관계를 학습함으로써 의료진과의 원활한 소통을 위한 능력을 함양하며, 실제 임상현장에서 진행되는 질병 진단의 원리를 배우고 다양한 실제 사례를 통해 다양한 질환의 표준 진단과정을 익힌다. 또한 진단 후 증상 및 병태생리, 개인별 특성에 기반한 맞춤치료의 과정을 학습하고 정밀의료에 대한 개념을 교육하며 환자 증례를 통해 간접경험을 제공한다.전선 / 대학원
모든 질환의 치료는 진단에 바탕을 둔다. 안과에서 안질환의 진단은 임상적인 소견의 관찰, 눈 구조의 단순 촬영 및 정밀 촬영, 유전학적 검사 등을 통해 이루어지고, 진단 기술 및 도구의 발전과 함께 안과학의 발전이 이루어져왔다고 해도 과언이 아니다. 이 강좌를 통해 안과에서 안질환의 진단에 필요한 검사 방법 등을 알아보아, 안질환의 정확한 진단에 도움이 될 수 있도록 하고, 새로운 진단 방법의 고안이나 활용 및 이에 대한 연구의 기초가 되고자 한다.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
4차산업혁명 기술과 같은 첨단 기술을 이용한 새로운 의료기기에 대한 임상적 필요성, 작동원리, 기반기술, 개발 현황 및 향후 전망 등을 공부하고, 이러한 첨단 의료기기의 구체적인 사례를 학습함으로써 앞으로 도래할 미래 의료 환경의 변화에 대한 이해를 증진한다.