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Chengoden, Rajeswari; Victor, Nancy; Huynh-The, Thien; Yenduri, Gokul; Jhaveri, Rutvij H.; Alazab, Mamoun; Bhattacharya, Sweta; Hegde, Pawan; Maddikunta, Praveen Kumar Reddy; Gadekallu, Thippa Reddy
2023 / IEEE ACCESS
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본 논문은 헬스케어 분야에서 메타버스의 최신 동향, 관련 기술, 잠재적 응용 분야 및 프로젝트를 종합적으로 검토합니다. 메타버스는 인공지능, 가상현실, 증강현실 등 다양한 기술의 융합을 통해 의료 서비스의 질을 향상시키고 환자 맞춤형 치료를 가능하게 합니다. 또한, 메타버스 도입 시 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 미래 연구 방향을 제시합니다.
The Future of Digital Communication : The Metaverse
DNA 헬스케어 4.0 : 개인별 맞춤형 의료시대
Health 4.0 : how virtualization and big data are revolutionizing healthcare
CARS 2001 : Computer Assisted Radiology and Surgery : proceedings of the 15th International Congress and Exhibition, Berlin, June 27-30, 2001
헬스케어 4.0 시대 국내외 의료산업 패러다임과 신개념 의료기기 트렌드
Emerging Advancements for Virtual and Augmented Reality in Healthcare
Digital health care : perspectives, applications, and cases
Bioinformatics tools and big data analytics for patient care
Future care : sensors, artificial intelligence, and the reinvention of medicine
메타버스 트렌드 2025 : 현실 세계와 가상세계의 빅뱅을 넘어선 생존 전략
(2017) 메디테크(메디컬 테크놀로지) 기술개발 실태와 시장전망 : 의료용 AI빅데이터, 로봇, VRAR, 3D 프린팅 중심
헬스케어 이노베이션 : 이미 시작된 미래 =
스마트 헬스의 미래 =
Oral healthcare and technologies : breakthroughs in research and practice
인공지능과 메타버스 : 미래사회의 필수품
2023 세계를 바꿀 테크놀로지 100 : 닛케이가 전망한 기술 트렌드
The immersive Internet : reflections on the entangling of the virtual with society, politics and the economy
Emerging health technology : relocation of innovative visual knowledge and expertise
인공지능 시대의 보건의료와 표준
스마트 헬스케어 의료기기 기술·표준 전략 보고서
IEEE Transactions on Consumer Electronics
Kamran Ahmad Awan; Ikram Ud Din; Ahmad Almogren; Joel J. P. C. RodriguesIEEE Internet of Things Journal
Bashir A.K.,Victor N.,Bhattacharya S.,Huynh-The T.,Chengoden R.,Yenduri G.,Maddikunta P.K.R.,Pham Q.V.,Gadekallu T.R.,Liyanage M.SENSORS
Ali, Sikandar; Abdullah, Tagne Poupi Theodore; Armand, Tagne Poupi Theodore; Athar, Ali; Hussain, Ali; Ali, Maisam; Yaseen, Muhammad; Joo, Moon-Il; Kim, Hee-CheolIEEE Transactions on Consumer Electronics, Consumer Electronics, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Consumer Electron.
Awan, K.A.; Din, I.U.; Almogren, A.; Rodrigues, J.J.P.C.IEEE Transactions on Engineering Management
Shardeo, Vipulesh; Sarkar, Bishal Dey; Mir, Umar Bashir; Kaushik, PrernaJournal of Mechanics in Medicine and Biology
LIANGJING SHAO; WEI TANG; ZIQUN ZHANG; XINRONG CHENNature Machine Intelligence
Wang G.,Badal A.,Jia X.,Maltz J.S.,Mueller K.,Myers K.J.,Niu C.,Vannier M.,Yan P.,Yu Z.,Zeng R.IEEE Consumer Electronics Magazine
Musamih, Ahmad; Yaqoob, Ibrar; Salah, Khaled; Jayaraman, Raja; Al-Hammadi, Yousof; Omar, Mohammed; Ellahham, SamerIEEE Consumer Electronics Magazine
Ahmad Musamih; Ibrar Yaqoob; Khaled Salah; Raja Jayaraman; Yousof Al-Hammadi; Mohammed Omar; Samer EllahhamIEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
Fang G.,Sun Y.,Almutiq M.,Zhou W.,Zhao Y.,Ren Y.IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
Guowei Fang; Yi Sun; Mutiq Almutiq; Wei Zhou; Yekang Zhao; Yongjun RenIEEE ACCESS
Ullah, Hidayat; Manickam, Selvakumar; Obaidat, Muath; Laghari, Shams Ul Arfeen; Uddin, MueenIEEE Consumer Electronics Magazine
Saddik, Abdulmotaleb El; Ghaboura, SaraJOURNAL OF ORGANIZATIONAL AND END USER COMPUTING
Yang, Yin; Siau, Keng; Xie, Wen; Sun, YanIEEE Transactions on Learning Technologies, Learning Technologies, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Learning Technol.
Chaddad, A.; Jiang, Y.Data Science and Management
Wu, Pei; Chen, Donghua; Zhang, RuntongInternational Neurourology Journal
박형준, 김은정, 김정윤Nature Reviews Urology
Checcucci, Enrico; Veccia, Alessandro; Puliatti, Stefano; De Backer, Pieter; Piazza, Pietro; Kowalewski, Karl-Friedrich; Rodler, Severin; Taratkin, Mark; Belenchon, Ines Rivero; Baekelandt, Loic; De Cillis, Sabrina; Piana, Alberto; Eissa, Ahmed; Rivas, Juan Gomez; Cacciamani, Giovanni; Porpiglia, FrancescoIEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Biomedical and Health Informatics, IEEE Journal of, IEEE J. Biomed. Health Inform.
Wang, W.; Lian, Z.; Dev, K.; Jiang, S.International Journal of Healthcare Management
Gupta O.J.,Yadav S.,Srivastava M.K.,Darda P.,Mishra V.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.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 / 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
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.전필 / 대학원
의학과 과학기술이 융합되는 최전선에서, 우리는 어떤 혁신을 맞이하고 있을까? 본 강좌는 의학과 과학기술이 접목되는 다양한 영역을 다루며, 미래 의료 환경에서 필요한 통찰과 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다. 융합의학심화세미나는 빠르게 변화하는 의학 패러다임 속에서 각 분야의 최전선에서 활약하는 국내외 전문가들을 초빙하여, 최신 연구 동향과 미래 의료 기술의 혁신을 직접 듣고 논의하는 강의입니다. 이 강좌에서는 AI 기반 신약발굴, 재생의학, 디지털 치료제, 바이오 빅데이터, 로봇 수술 및 의료 정책 변화 등 현재 임상과 연구에서 가장 주목받는 주제를 다룹니다. 전문가들은 실제 연구 및 임상 적용 사례를 공유하며, 학생들은 이를 바탕으로 미래 의료를 설계하고 선도할 통찰을 얻게 됩니다. 강의는 다양한 분야의 융합적 사고를 촉진하는 심층 세미나로 구성되며, 실제 병원과 연구실에서 이루어지는 최첨단 연구를 경험할 수 있도록 기획되었습니다.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.전필 / 대학원
4차 산업 혁명 시대를 맞이하여, 치의학에 응용될 수 있는 다양한 학문들의 면모를 살펴보고, 현재 치과진료 현장에서 사용되고 있는 기술들과 미래 치의학의 측면에서 활용될 수 있는 기술들에 대해서 조망해 봄으로써 융합치의학의 가능성에 대해서 토론함.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
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
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 / 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
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.전선 / 대학원
의료 분야는 인공지능(AI) 기술의 빠른 발전에 따라 진단, 수술 계획, 예후 예측, 환자 맞춤 치료 등 다양한 영역에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 본 강의는 정형외과 질환과 치료 과정에 있어 AI의 적용 가능성과 실제 임상 연구, 데이터 과학적 접근, 윤리적·법적 쟁점 등을 다룬다. ◆ 정형외과 영역에서의 AI 적용 분야와 현황 이해 ◆ 영상분석, 예측모델, 로봇수술 등 최신 기술 습득 ◆ 의료데이터 기반 AI 연구 방법론 이해 ◆ 임상 적용에서의 윤리·법적 이슈 탐구 ◆ 학문적 연구 및 정책 제안 능력 강화전선 / 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
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.