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본 연구는 스마트 헬스케어 산업에서 인공지능 기술의 적용에 대해 다룬다. 인공지능은 의료 빅데이터 분석을 통한 질병 예측, 웨어러블 기기를 통한 실시간 생체신호 모니터링, 수술 로봇의 맞춤형 가이드라인 제공 등을 통해 스마트 헬스케어의 핵심적인 역할을 수행하며, 특히 정밀의료 기술이 중요한 것으로 강조된다.
스마트 헬스케어 의료기기 기술·표준 전략 보고서
개인 맞춤의료의 시대가 온다 : 4차 산업혁명 시대 헬스케어의 미래 =
4차 산업혁명 시대, 디지털 헬스케어의 ICT 신기술 융복합 동향 및 시장 전망 : 헬스케어·의료와 인공지능(AI), 빅데이터, 가상현실(VR), 3D프린팅, IoT, 클라우드의 융복합 동향
헬스케어 4.0 시대 국내외 의료산업 패러다임과 신개념 의료기기 트렌드
미래의료 4.0 : 4차 산업혁명시대, 내 삶은 어떻게 바뀔까? =
AI가 인체를 번역한다 : 내 몸을 설계하는 초지능 건강 코치 3세대 휴먼 디지털 트윈
2023 세계를 바꿀 테크놀로지 100 : 닛케이가 전망한 기술 트렌드
AI 반도체 전쟁 : AI가 주도하는 반도체 혁명과 신제조업 경쟁
AI와 재활
(2026) 한국이 열광할 세계 트렌드 : Kotra가 엄선한 비즈니스 게임 체인지
(2016) 의료 IOT(스마트 헬스케어) 비즈니스 실태와 사업전략 : AI(인공지능)과 IOT(사물인터넷)이 선도하는 킬러 서비스
모바일 미래보고서 2024 : 생성형 AI
신기술 기반 보건의료산업의 활성화를 위한 법제 연구
인공지능은 어떻게 산업의 미래를 바꾸는가
K-MED를 이끌 의료정보 표준화의 길 : 프로젝트 계획 수립부터 데이터 정비전환 시스템 운영까지
(2016)IoT로 주목받는 스마트 헬스케어 시장전망 및 개발동향
(IoT로 주목받는) 스마트 헬스케어 시장전망 및 개발동향
스마트헬스산업 유망 기술별 동향분석 : 모바일헬스의료정보관리AI·빅데이터
인공지능 시대의 보건의료와 표준
AI 코리아 2025 : first and fast
Asia Pacific Journal of Information Systems
임현아; Pham Duong Thuy Vy; 최재원HEALTH CARE SCIENCE
Thacharodi, Aswin; Singh, Prabhakar; Meenatchi, Ramu; Ahmed, Z. H. Tawfeeq; Kumar, Rejith R. S.; Neha, V; Kavish, Sanjana; Maqbool, Mohsin; Hassan, SaqibExpert Systems
Sharma S.K.,Al-Wanain M.I.,Alowaidi M.,Alsaghier H.BIOSENSORS-BASEL
Manickam, Pandiaraj; Mariappan, Siva Ananth; Murugesan, Sindhu Monica; Hansda, Shekhar; Kaushik, Ajeet; Shinde, Ravikumar; Thipperudraswamy, S. P.비즈니스융복합연구
박민서사법
백경희Journal of Computer Information Systems
Zahra AmiriComputers in biology and medicine
Izonin I; Kutucu H; Singh KKIEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
Shaohua Wan; Michele Nappi; Chen Chen; Stefano BerrettiJournal of Global Health
Tian S.,Yang W.,Grange J.M.L.,Wang P.,Huang W.,Ye Z.IEEE ACCESS
Saraswat, Deepti; Bhattacharya, Pronaya; Verma, Ashwin; Prasad, Vivek Kumar; Tanwar, Sudeep; Sharma, Gulshan; Bokoro, Pitshou N.; Sharma, RaviDIAGNOSTICS
Gou, Fangfang; Liu, Jun; Xiao, Chunwen; Wu, JiaINFORMATION
Impedovo, Donato; Pirlo, GiuseppeCluster Computing
Huan Li; Yin Xia DouIEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Biomedical and Health Informatics, IEEE Journal of, IEEE J. Biomed. Health Inform.
Wan, S.; Nappi, M.; Chen, C.; Berretti, S.ADVANCED MATERIALS
Chen, Shuwen; Fan, Shicheng; Qiao, Zheng; Wu, Zixiong; Lin, Baobao; Li, Zhijie; Riegler, Michael A.; Wong, Matthew Yu Heng; Opheim, Arve; Korostynska, Olga; Nielsen, Kaare Magne; Glott, Thomas; Martinsen, Anne Catrine T.; Telle-Hansen, Vibeke H.; Lim, Chwee TeckJournal of Electrical Engineering & Technology
Keskenler Mustafa Furkan; Çelik Esra; Dal DenizJOURNAL OF PERSONALIZED MEDICINE
Poalelungi, Diana Gina; Musat, Carmina Liana; Fulga, Ana; Neagu, Marius; Neagu, Anca Iulia; Piraianu, Alin Ionut; Fulga, IuliuJournal of the Chinese Medical Association : JCMA
Yang DM; Chang TJ; Hung KF; Wang ML; Cheng YF; Chiang SH; Chen MF; Liao YT; Lai WQ; Liang KHJournal of Ambient Intelligence and Humanized Computing
Kim J.C.,Chung K.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
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 / 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
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
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
기본적인 인공지능 개념 및 방법에 대한 이해를 바탕으로, 스마트 디지털 치과의료(Digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 디지털 치과의료에서 인공지능 활용에 대해 개론적인 내용을 수업함. 인공지능의 개념과 역사 인공지능, 머신러닝과 딥러닝 인공지능 활용 치과질환 진단 인공지능 활용 치과영상 계측 인공지능 활용 치과치료 계획 인공지능 활용 치과수술 시뮬레이션 인공지능 기반 환자맞춤형 치과 치료전선 / 대학원
최근 인공지능(AI) 기술의 급격한 발전과 함께 다양한 산업에서 AI의 활용이 확산되고 있으며, 보건의료 분야 또한 예외가 아니다. 보건의료 분야에 있어서도 AI는 의료 서비스 혁신을 촉진하고 국민 건강 증진을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 교과목에서는 보건의료 분야에서 AI의 적용 현황과 발전 동향을 분석하고, 간호 과정에서 AI를 효과적으로 도입하기 위한 접근 방안을 탐구한다. 특히, 간호 문제의 발견, 해결책 설계, 성과 평가 등 전 과정에서 요구되는 핵심 역량을 습득하고, 관련 법ᄋ규제 및 윤리적 쟁점에 대한 심층적 논의를 진행한다. 아울러, 본 교과목은 사례 연구 및 실습 중심의 프로젝트를 포함하여, AI 기법을 활용한 간호 문제 해결 방안을 직접 적용하고 평가하는 경험을 제공한다. 이를 통해 AI 기반 간호 혁신을 위한 실무적 역량을 강화하고, 간호 과정의 질적 향상을 도모하는데 필요한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
기초적인 인공지능 개념 및 방법에 대한 이해를 바탕으로, 스마트 디지털 치과의료(Smart digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 디지털 치과의료에서 인공지능의 활용을 위한 기초적인 내용을 수업한다.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
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 교과목에서는 의료 분야에서 인공지능의 핵심 이론, 주요 응용 및 연구 방법론을 심층적으로 학습한다. 인공지능 기술이 의료 영상, 생체 신호, 전자의무기록 등 다양한 의료 데이터와 임상 현장에서 어떻게 활용되는지 적용사례를 중심으로 다룬다. 또한, 최신 연구 동향을 탐구하고, 학생들이 논문 발표를 통해 각자의 연구 분야에 인공지능 기술을 효과적으로 접목할 방안을 모색하는 기회를 제공한다.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.전필 / 대학원
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께, 의료 분야에서도 로봇 공학, 인공지능, 가상현실 등 첨단 기술이 빠르게 융합되며 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 본 강좌는 이러한 변화의 중심에 있는 의료로봇, 공간컴퓨팅, 의료인공지능, 의료전자공학, 신경공학 등 첨단 기술의 원리와 응용을 이해하고, 이를 실제 의료 현장에 적용할 수 있는 기술 실용화 전략을 학습하는 것을 목표로 합니다. 수강생들은 최신 의료기술 개발 동향과 정책적 측면에서의 고려 사항을 파악하고, 이를 활용한 미래 지향적 의료 환경의 발전 방향을 탐구합니다.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
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
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
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 / 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.