최근 정보통신기술의 발달과 함께 의료분야의 통합 응용서비스 구축을 위해 많은 연구개발자들은 스마트 헬스케어 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 헬스케어 시스템 개발의 주 목적은 조기 진단과 예방에 관련된 의료정보서비스를 제공하여 개인건강의 향상과 의료비 절감에 있다.
국내외에서 생활습관 및 식생활의 변화와 인구의 고령화 등으로 ...
최근 정보통신기술의 발달과 함께 의료분야의 통합 응용서비스 구축을 위해 많은 연구개발자들은 스마트 헬스케어 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 헬스케어 시스템 개발의 주 목적은 조기 진단과 예방에 관련된 의료정보서비스를 제공하여 개인건강의 향상과 의료비 절감에 있다.
국내외에서 생활습관 및 식생활의 변화와 인구의 고령화 등으로 심장질환 환자가 급증하고 있다. 심장질환은 조기 발견과 치료보다는 예방이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 심혈관 질환의 예측과 예방을 위한 시스템을 제안한다. 특히, 기존 심혈관 질환의 예측 시스템과 달리 사전 모니터링을 통해 예측뿐만 아니라 예방을 위해 위험 등급에 따라 적절한 피드백까지 제공하고자 한다.
제안한 시스템에서 심혈관 질환 예측을 위해 스코어 알고리즘을 확장하여 위험 여부를 판단하며, 환자의 심혈관 질환의 위험 요소를 감소시키고, 라이프 스타일을 조절하기 위한 건강 관리 가이드 정보를 제공했다. 또한, 실시간 생체정보 취득용 멀티 센서들을 사용하여 환자의 생체리듬의 정상 여부를 판단하였다. 이 과정에서 센서정보를 수집하고 정상여부 판단 알고리즘은 C#을 이용하여 구현하였다. 그리고 환자의 건강 상태에 대한 경고 또는 알림 메시지를 전송하고 모니터링하기 위한 스마트 폰 환경의 GUI환경을 구현하였다. 이 과정은 C# 응용 프로그램 환경에서 스마트 폰 환경에 메시지를 보내기 위해 ResetSharp 라이브러리와 JsonSerializer를 사용 하였다. 또한 웹 기반의 예측프로그램을 구현하여 모바일 또는 컴퓨터를 사용하여 자신의 심혈관질환에 대한 예측뿐만 아니라 관련 의료정보를 제공 받을 수 있도록 구축하였다.
심혈관 질환을 사전 예측하기 위해, 계산에 적용한 항목들은 나이, 콜레스테롤, 혈압 및 흡연조건 등으로 구성한 판별 테이블을 정의하였고, 이전에 연구 조사된 점수에 맵핑된 조건에 따라 위험 상태를 예측하였다. 또한 신뢰성을 높이기 위해, 생체신호를 측정하여 정상 가부를 정의하고, 생체정보 센싱값의 수치를 정량화하였다. 이로써 심혈관 질환 환자의 상태를 실시간 모니터링 할 수 있었으며 심혈관 질환의 위험여부를 검출 할 수 있었다. 그리고 위험요소 7등급에 따라 관련된 건강관리 가이드 정보를 제공하는 결과를 보였다.
끝으로, 본 논문에서 제안한 시스템을 활용한 심혈관 질환 위험예측에 대한 평가는 National Heart, Lung, and Blood Institute로부터 10년간 4522명을 관찰한 임상결과의 데이터셋과 예측율을 비교하였다. 그 결과 2%의 오차율을 보였다. 따라서 제안한 시스템에서 심혈관 질환의 검출 및 예측을 위해 더 많은 항목을 추가하여 확장 개발한다면 실용가능성을 더욱 높일 수 있을 것이다.
최근 정보통신기술의 발달과 함께 의료분야의 통합 응용서비스 구축을 위해 많은 연구개발자들은 스마트 헬스케어 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 헬스케어 시스템 개발의 주 목적은 조기 진단과 예방에 관련된 의료정보서비스를 제공하여 개인건강의 향상과 의료비 절감에 있다.
국내외에서 생활습관 및 식생활의 변화와 인구의 고령화 등으로 심장질환 환자가 급증하고 있다. 심장질환은 조기 발견과 치료보다는 예방이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 심혈관 질환의 예측과 예방을 위한 시스템을 제안한다. 특히, 기존 심혈관 질환의 예측 시스템과 달리 사전 모니터링을 통해 예측뿐만 아니라 예방을 위해 위험 등급에 따라 적절한 피드백까지 제공하고자 한다.
제안한 시스템에서 심혈관 질환 예측을 위해 스코어 알고리즘을 확장하여 위험 여부를 판단하며, 환자의 심혈관 질환의 위험 요소를 감소시키고, 라이프 스타일을 조절하기 위한 건강 관리 가이드 정보를 제공했다. 또한, 실시간 생체정보 취득용 멀티 센서들을 사용하여 환자의 생체리듬의 정상 여부를 판단하였다. 이 과정에서 센서정보를 수집하고 정상여부 판단 알고리즘은 C#을 이용하여 구현하였다. 그리고 환자의 건강 상태에 대한 경고 또는 알림 메시지를 전송하고 모니터링하기 위한 스마트 폰 환경의 GUI환경을 구현하였다. 이 과정은 C# 응용 프로그램 환경에서 스마트 폰 환경에 메시지를 보내기 위해 ResetSharp 라이브러리와 JsonSerializer를 사용 하였다. 또한 웹 기반의 예측프로그램을 구현하여 모바일 또는 컴퓨터를 사용하여 자신의 심혈관질환에 대한 예측뿐만 아니라 관련 의료정보를 제공 받을 수 있도록 구축하였다.
심혈관 질환을 사전 예측하기 위해, 계산에 적용한 항목들은 나이, 콜레스테롤, 혈압 및 흡연조건 등으로 구성한 판별 테이블을 정의하였고, 이전에 연구 조사된 점수에 맵핑된 조건에 따라 위험 상태를 예측하였다. 또한 신뢰성을 높이기 위해, 생체신호를 측정하여 정상 가부를 정의하고, 생체정보 센싱값의 수치를 정량화하였다. 이로써 심혈관 질환 환자의 상태를 실시간 모니터링 할 수 있었으며 심혈관 질환의 위험여부를 검출 할 수 있었다. 그리고 위험요소 7등급에 따라 관련된 건강관리 가이드 정보를 제공하는 결과를 보였다.
끝으로, 본 논문에서 제안한 시스템을 활용한 심혈관 질환 위험예측에 대한 평가는 National Heart, Lung, and Blood Institute로부터 10년간 4522명을 관찰한 임상결과의 데이터셋과 예측율을 비교하였다. 그 결과 2%의 오차율을 보였다. 따라서 제안한 시스템에서 심혈관 질환의 검출 및 예측을 위해 더 많은 항목을 추가하여 확장 개발한다면 실용가능성을 더욱 높일 수 있을 것이다.
Recently, one among many diseases that need to pay attention is cardiovascular disease. Cardiovascular disease is the single leading cause of global mortality. The problem is facing because of the lacking the capability of providing any real-time feedback for the thousands of heart beats that was re...
Recently, one among many diseases that need to pay attention is cardiovascular disease. Cardiovascular disease is the single leading cause of global mortality. The problem is facing because of the lacking the capability of providing any real-time feedback for the thousands of heart beats that was recorded. Moreover, the condition of cardiovascular disease may not be presented at the moment of the health checking time. Cardiovascular disease frequently occurs suddenly and is often fatal before intervening. So, early prediction and intervention as well as the guide health management related to health status would, therefore, be a huge benefit to society. Therefore, in this paper, we suggest the patient monitoring system based on smart healthcare environment for predicting. We create risk factors which based on the Framingham risk score algorithm equation to predict the possibility of having the cardiovascular disease in the future. We also provide the guide health management which is very important for users to control and adjust their lifestyle in order to decrease the risk of cardiovascular disease. As our proposed system use multi-sensors, the sensor information is also identified whether is in the normal and abnormal state. The physical environment is configured on the computer as the sever using C# for collecting the sensor information and processing the algorithm that we implemented. We also design and build the database that related to bio-information such as patient information, sensor status condition, and cardiovascular risk level and health guide management. Then we implement the GUI for a smart phone for sending the alert notification meassage about patient health status. We used RestSharp Library and JsonSerializer to send message from c# window form application to mobile phone. Moreover, we also build web-based predictive program which provides user to check their health using phone or computer device. In order to calculate the cardiovascular prediction, we used the score risk condition criteria table such as age, cholesterol, HDL cholesterol, blood pressure, and smoking condtion. For other bio-signal, we used numerical status of sensor value for defining the normal and abnormal condition. Thus, the patient health status can be monitored seamlessly and the risk of the cardiovascular disease can be detected. Moreover, through the result, patients can follow the guide health management wich system provided for reducing the risk as well as maintain the healthy activity. The proposed system expects to support the detection of the cardiovascular disease which provides the good result for the patient effectively.
Recently, one among many diseases that need to pay attention is cardiovascular disease. Cardiovascular disease is the single leading cause of global mortality. The problem is facing because of the lacking the capability of providing any real-time feedback for the thousands of heart beats that was recorded. Moreover, the condition of cardiovascular disease may not be presented at the moment of the health checking time. Cardiovascular disease frequently occurs suddenly and is often fatal before intervening. So, early prediction and intervention as well as the guide health management related to health status would, therefore, be a huge benefit to society. Therefore, in this paper, we suggest the patient monitoring system based on smart healthcare environment for predicting. We create risk factors which based on the Framingham risk score algorithm equation to predict the possibility of having the cardiovascular disease in the future. We also provide the guide health management which is very important for users to control and adjust their lifestyle in order to decrease the risk of cardiovascular disease. As our proposed system use multi-sensors, the sensor information is also identified whether is in the normal and abnormal state. The physical environment is configured on the computer as the sever using C# for collecting the sensor information and processing the algorithm that we implemented. We also design and build the database that related to bio-information such as patient information, sensor status condition, and cardiovascular risk level and health guide management. Then we implement the GUI for a smart phone for sending the alert notification meassage about patient health status. We used RestSharp Library and JsonSerializer to send message from c# window form application to mobile phone. Moreover, we also build web-based predictive program which provides user to check their health using phone or computer device. In order to calculate the cardiovascular prediction, we used the score risk condition criteria table such as age, cholesterol, HDL cholesterol, blood pressure, and smoking condtion. For other bio-signal, we used numerical status of sensor value for defining the normal and abnormal condition. Thus, the patient health status can be monitored seamlessly and the risk of the cardiovascular disease can be detected. Moreover, through the result, patients can follow the guide health management wich system provided for reducing the risk as well as maintain the healthy activity. The proposed system expects to support the detection of the cardiovascular disease which provides the good result for the patient effectively.
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