최근 확인한 콘텐츠
데이터가 존재하지 않습니다.
데이터가 존재하지 않습니다.
loading...
본 연구는 지능정보 시대에 한국 보건의료 데이터 활용의 문제점을 분석하고 활성화 방안을 제시한다. 데이터 소유자의 폐쇄적인 문화, 데이터 실리성 부족, 법·제도 규제 및 안전한 데이터 활용에 대한 신뢰 부족이 주요 문제점으로 지적된다. 해결 방안으로 데이터 소유권 정의, 데이터 플랫폼 강화, 전담 법제 구축, 데이터 거버넌스 구현 등을 제안한다.
보건의료 빅데이터의 활용과 개인정보보호
보건의료 데이터 활용 촉진을 위한 관련 법,제도 현황 및 시사점
디지털 전환 시대 리더가 꼭 알아야 할 의료데이터
건강정보보호 =
보건의료정보학 = a practical guide of health informatic databases, security, interoperability
디지털 헬스 케어의 법적 쟁점과 과제 : 한국사회의 구조 변화와 미래 대응
개인정보 비식별화 방법론 : 보건의료정보를 중심으로
보건의료와 개인정보
디지털 헬스케어 기술의 법과 윤리
Health data privacy under the GDPR : big data challenges and regulatory responses
데이터법
신기술 기반 보건의료산업의 활성화를 위한 법제 연구
Big data, health law, and bioethics
디지털사회 법제연구.
Practitioner's guide to health informatics
보건의료 빅데이터로 영리를 추구하는 기업들 : 개인의 의료 기록은 어떻게 유통되어 누구의 이익이 되는가
생명의료윤리 =
Strategies in biomedical data science : driving force for innovation
Anonymizing health data : case studies and methods to get you started
이하영; 최봉석 · 2023
경희법학
이유리; 전보영; 김한나 · 2025
대한보건연구
조규석; 방영석 · 2024
한국IT서비스학회지
김근령; 이대희 · 2018
과학기술법연구
김재선 · 2022
의료법학
이남정; 이정훈; 여윤아 · 2023
한국콘텐츠학회 논문지
김계현 · 2023
아주법학
전선 / 대학원
본 과정은 보건통계, 건강빅데이터, 보건인공지능, 역학 등 보건의료데이터를 활용한 연구를 할 때 적용되는 법 제도들을 개관하고 수강생들이 실제 연구를 하면서 궁금했던 법 제도적인 이슈들을 사례 연구로 다룹니다. 보건의료데이터 연구 시 개인정보보호법, 생명윤리법이 적용되고 경우에 따라 암관리법, 보건의료기술 진흥법 등이 적용되기도 합니다. 보건의료데이터 역시 데이터이므로 저작권법상 데이터베이스 권리, 부정경쟁방지법 등 데이터 관련 법률 등이 적용되기도 합니다. 수강생들이 법 제도 자체를 연구하는 것이 아니라 보건의료데이터를 활용한 보건통계, 빅데이터, 인공지능, 역학 등을 연구하는 것을 고려하여 보건의료데이터 연구자 입장에서 필요한 보건의료데이터 법 제도를 주요 사항 중심으로 살핍니다. 학기 초에 교수가 학생들로부터 보건의료데이터 활용 연구를 하면서 경험하거나 의문을 품었던 법 제도 관련 문제에 관한 질문을 받아서 강의 내용에 반영하고 사례 연구로 구성하여 설명하고 토론할 예정입니다. 현재 보건의료데이터 법 제도가 형성 과정에 있고 기술의 발전 등으로 변화가 빠른 영역이므로 아직 입법되지 않고 국회 등에서 논의 중인 내용도 소개합니다. 보건의료데이터를 활용한 연구자로서 보건의료데이터 법 제도의 주된 내용을 이해하고 관련 법 제도를 준수하며 연구를 할뿐더러, 변화하는 상황에 맞지 않는 법 제도나 운영에 대하여 보건의료데이터 활용 연구를 활성화하면서도 부작용을 최소화할 수 있는 방법을 제안할 수 있는 역량을 기전선 / 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
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
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 / 대학원
인터넷으로 대변되는 정보의 시대에서 전문가가 아닌 일반인들도 건강 및 의료정보에 무제한적으로 접근할 수 있게 되었다. 또한 소비자주의 (consumerism)의 대두로 인하여 환자를 더 이상 의료시혜의 대상으로서가 아니라, 의료전문직과 대등한 위치에서 건강 관련 서비스를 활용하는 주체로서 인식하고 관계를 맺어야 하는 시대가 되었다. 본 교과목은 건강 및 의료정보의 수혜자이면서 적극적인 사용자인 일반인과 환자들에게 질적으로 수준 높은 정보를 제공하고, 그들로 하여금 스스로를 돌볼 수 있는 능력을 키울 수 있도록 하는 관점에서 접근하는 새로운 방식과 개념의 “소비자건강정보학”을 학습하는 과정이다. 또한 의료소비자를 보호하기 위한 의료서비스 전달체계 내에서의 “환자안전” 향상을 위한 issue 및 해결책에 대하여 학습한다.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
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.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
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
건강과 질병, 의료이용에 관한 일반인의 행태와 그러한 행태를 보이는 이유 및 결정요인을 이해함으로써, 보건의료에 관한 일련의 과정에서 일반인과 환자가 의료인과 함께 중요한 주체라는 것을 인식하도록 한다. 그리고 이를 통하여 개인 혹은 집단 수준에서 건강증진, 질병예방, 치료의 과정과 이에 관하여 사회정책적으로 고려해야 할 지점을 파악하도록 한다.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
경제법에 대한 기본적인 이해를 전제로 하여 경제법의 중요분야(예컨대 독점규제법, 중소기업법, 소비자보호법, 물가규제법, 개별 산업규제법 등)에 대하여 구체적인 사례를 중심으로 경제법의 실제적인 기능과 그 문제점을 파악하도록 한다.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
머신러닝 등 빅데이터를 활용한 인공지능 기술의 급속한 발전 및 사회 각 분야로의 파급에 따라 그에 관한 법 시스템 및 규제 전반에 대한 논의의 필요성이 급격하게 증가하고 있음. 데이터 및 인공지능 기술 및 방법론 개관, 데이터 및 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 데이터와 프라이버시, 데이터와 시장경쟁, 인공지능과 노동, 인공지능과 사회경제적 차별, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임 등.전선 / 대학원
보건의료의 제공 및 이용체계는 보건의료에 관한 인력, 시설, 물자 등 보건의료 자원을 배분하는 체계입니다. 의료행위와 의료제품(의약품, 의료기기 등)은 보건의료 자원의 핵심을 이룹니다. 의료행위와 의료제품은 의료법, 약사법, 첨단재생바이오법, 의료기기법, 체외진단의료기기법, 위기대응의료제품법, 감염병예방법 등에 따라 진입 규제, 품질 규제, 거래 규제 등 규제를 받기도 하고 국가의 지원을 받기도 합니다. 우리나라는 모든 국민과 요양기관이 가입되는 국민건강보험 제도를 운영하고 있기 때문에 국민건강보험법에 따라서 의료행위나 의료제품의 가격이나 제공 방식 등이 결정되거나 큰 영향을 받을 수 있습니다. 이 수업은 의료행위, 의약품, 의료기기의 진입, 품질, 거래, 가격 등에 직간접적으로 영향을 미치는 법적 내용을 살피는 기회를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이를 위하여 의료행위, 신의료기술평가, 임의비급여, 비급여, 의료사고, 의약품 허가․특허․약가․유통, 의료기기 허가․사용․유통, 공중보건 위기상황에서의 의료행위와 의료제품 등에 관한 법 제도를 개관합니다.전선 / 대학원
개인정보보호 법제도에 대해 개관하는 과목. 개인정보보호 법제 발전의 국내외 연혁, 개인정보보호법, 정보통신망법, 위치정보법, 신용정보법 등 관련 법률의 주요 내용에 대한 개관, 주요 판례 논의, 국외 개인정보 이전과 관련된 쟁점, 법집행 관련 이슈, 빅테이터 등 신기술과 관련된 이슈 등에 관해 논의전선 / 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
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
본 과목은 정보보호법제의 전반을 학습하는 것을 목표로 한다. 검토 범위는 개인정보 보호법, 신용정보법, 위치정보법 등 주요 정보보호 법제상 개인정보의 보호와 활용, 가명처리 등 적법근거, 프라이버시 향상 기술, 개인정보주체의 권리, 데이터 이동권, 자동화 평가, 사법협조, 정보보안, 침해사고의 대응, 국외이전을 포괄한다.전선 / 학사
본 과목은 데이터사이언스의 입문 수업으로서, 필수 이론 학습과 관련 실습 병행을 통해 데이터사이언스 필수 졸업 역량을 키울 수 있도록 구성된 수업입니다. 학생들은 디지털 대전환 (digital transformation) 시대를 살아가는 미래 의사로서 갖추어야 할 역량에 대해 배우고 실습을 함으로써, 다양한 데이터로부터 가치를 도출할 수 있는 medical scientist로서의 토대를 마련하게 될 것입니다. - 변화하는 의료 환경에서 의사와 병원의 역할을 이해하고, 의료에서의 데이터사이언스의 개념과 활용에 대해 이해하게 될 것입니다. - 인공지능과 빅데이터를 활용한 의료 연구 및 기술의 현황을 파악하고, 이에 대한 개념 및 활용을 이해함으로써, 이를 이용하여 해결이 가능한 의학적 문제를 정의하고 활용방안을 설명할 수 있을 것입니다. - 정보보안, 개인정보 보호 및 빅데이터를 이용한 연구에서의 윤리적, 법적 고려사항에 대해 이해하게 될 것입니다. - 데이터사이언스를 이해하기 위한 기초적인 확률 및 통계 방법에 대해 이해하고, 기존의 연구방법과 다른 의료 임상데이터수집 허가과정, 절차 및 임상시험기법 이해에 도움이 될 것입니다. - 이러한 이론적인 내용을 바탕으로, 기본 데이터를 이용한 AI 프로젝트를 직접 수행함으로써 데이터베이스의 구조 이해, 데이터마이닝, Python을 이용한 기본 coding을 경험하여, 실제 활용할 수 있는 지식이 되도록 할 것입니다.