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헬스케어 정보 수집을 위한 병원간 데이터 통합 모델 설계
Design of data integration model between hospitals for healthcare information collection 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.6, 2018년, pp.1 - 7  

정윤수 (목원대학교 정보통신융합공학부) ,  한군희 (백석대학교 정보통신공학과)

초록
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최근 IT 기술이 발달함에 따라 병원에서 사용되고 있는 의료 장비도 고사양의 성능을 요구하고 있다. 그러나, 사용자는 사용자의 상황에 따라 서로 다른 병원을 내원하기 때문에, 병원에서 진료 받은 의료 정보가 병원마다 분산되어 있다. 본 논문에서는 서로 다른 병원에 내원한 사용자의 헬스케어 정보 수집을 위해서 병원에 저장되어 있는 사용자의 헬스케어 정보를 효율적으로 통합하기 위한 모델을 제안한다. 제안모델은 사용자 중심의 헬스케어 정보 수집을 위해서 개인 웨어러블 장치로부터 수집된 사용자의 헬스케어 정보를 서로 동기화한다. 또한, 제안 모델은 헬스케어 서비스 센터와 데이터 공유를 원활하게 수행하기 위해서 클라우드 환경에 존재하는 데이터베이스에서 사용자의 헬스케어 정보와 관련된 무결성 및 유효성 검사를 수행한다. 특히, 제안모델은 모바일 플랫폼으로부터 수집된 사용자의 헬스케어 정보를 원활하게 관리하기 위해서 트리기반의 데이터 처리를 수행할 수 있도록 하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As IT technology develops recently, medical equipment used in hospitals is demanding high performance. However, since the user visits different hospitals depending on the user's situation, the medical information treated at the hospital is distributed among the hospitals. In this paper, we propose a...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 특히, 병원 간 사용자의 의료 정보 공유를 위한 클라우드 기반의 인프라 구축 필요성은 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 병원마다 보관되어 있는 사용자의 헬스케어 정보를 효율적으로 통합하기 위한 모델을 제안하였다. 제안모델은 헬스케어 정보를 수집하기 위해서 사용자는 고유 식별자를 통해 수집된 데이터를 서로 동기화한다.
  • 본 논문에서는 클라우드 환경에서 병원마다 보관되어 있는 사용자의 헬스케어 정보를 효율적으로 통합하기 위한 모델을 제안한다. 제안모델은 헬스케어 정보를 수집하기 위해서 사용자의 웨어러블 장치를 사용하여 클라우드 데이터베이스에 저장한다.
  • 이 절에서는 클라우드 환경에 분포된 서로 다른 역할을 수행하는 병원에 보관중인 사용자의 헬스케어 정보를 안전하게 통합하는 모델을 제안한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
병원정보시스템은 어떤 기능을 갖고있는가? 병원정보시스템은 의료, 행정, 재정적, 법적 문제 및 서비스 등을 처리해야하는 병원의 포괄적인 행정 업무를 지원하기 위해 설계된 통합 정보 시스템을 의미한다[13,14]. 병원정보시스템은 환자 의료 서비스를 위해서 실험실 정보 시스템 (LIS), 정책 및 절차 관리 시스템, 방사선과 정보 시스템 (RIS) 또는 영상 저장 전송 시스템(PACS) 등의 기능을 가지고 있다. 병원정보시스템의 구조 및 동작원리는 Fig.
의료 시스템에서 운영 중인 헬스케어 시스템의 문제는 어떤것들이 있는가? 현재 의료 시스템에서 운영 중인 헬스케어 시스템의 문제를 환경적 요인, 구조적 요인, 형태적 요인으로 분류하면 다음과 같은 문제점이 도출된다[21]. 환경적 요인에서는 의료 서비스를 제공받는 환자의 고령화 및 만성질환화로 인한 인구 구성 및 질병의 속성 변화로 인한 의료서비스 준비가 부족하다. 구조적 요인에서는 의료 서비스를 지원하기 위해 필요한 대부분의 재원을 정부 부문에 한정되어 있어 의료 기관의 수익률 창출을 위한 투자 자금 유입이 부족하다. 형태적 요인에서는 환자의 의료기관 사이에 정보 공유가 명확하지 않아 환자의 의료 선택권이 전해될 뿐만 아니라 의료 기관에서는 잠재적 고객 수요의 의료 트렌드를 제대로 파악하지 못하고 있다.
병원정보시스템이란 무엇인가? 병원정보시스템은 의료, 행정, 재정적, 법적 문제 및 서비스 등을 처리해야하는 병원의 포괄적인 행정 업무를 지원하기 위해 설계된 통합 정보 시스템을 의미한다[13,14]. 병원정보시스템은 환자 의료 서비스를 위해서 실험실 정보 시스템 (LIS), 정책 및 절차 관리 시스템, 방사선과 정보 시스템 (RIS) 또는 영상 저장 전송 시스템(PACS) 등의 기능을 가지고 있다.
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참고문헌 (21)

  1. F. D. Davis. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly. 13, 319-340. 

  2. Y. S. Jeong. (2015). An Efficiency Management Scheme using Big Data of Healthcare Patients using Puzzy AHP. Journal of Digital Convergence, 13(4), 227-233. 

  3. Y. S. Jeong. (2016). An Efficient IoT Healthcare Service Management Model of Location Tracking Sensor. Journal of Digital Convergence, 14(3), 261-267. 

  4. F. Khennou, Y. Idrissi Khamlichi & N. E. H. Chaoui. (2016). Designing a health data management system based hadoop-agent. Proceedings of the 2016 4th IEEE International Colloquium on Information Science and Technology (CiSt), 71-76 

  5. Y. S. Jeong, Y. T. Kim & G. C. Park. (2017). A hierarchical property-based multi-level approach method for improves user access control in a cloud environment. Journal of the Korea Convergence Society, 8(11), 7-13. 

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  7. F. A. Rahim, Z. Ismail & G. N. Samy. (2017). Healthcare employees' perception on information privacy concerns. Proceedings of the 2017 International Conference on Research and Innovation in Information Systems (ICRIIS), 1-6. 

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  9. A. Cenci, D. Liciotti, I. Ercoli, P. Zingaretti & V. P. Carnielli. (2016). A cloud-based healthcare infrastructure for medical device integration: The bilirubinometer case study. Proceedings of the 2016 12th IEEE/ASME International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications (MESA), 1-6. 

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  12. S. Lavanya, G. Lavanya & J. Divyabharathi. (2017). Remote prescription and I-Home healthcare based on IoT. Proceedings of the 2017 International Conference on Innovations in Green Energy and Healthcare Technologies (IGEHT), 1-3. 

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  15. N. Singh, A. Jangra, I. Elamvazuthi & K. Kashyap. (2017). Healthcare Data Privacy Measures to Cure & Care Cloud Uncertainties, Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Signal Processing, Computing and Control(ISPCC 2017), 402-407. 

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  19. W. P. Lee, J. Y. Huang, H. H. Chang, K. T. Lee & C. T. Lai. (2017). Predicting Drug Side Effects Using Data Analytics and the Integration of Multiple Data Sources. IEEE Access, 5, 20449-20462. 

  20. Y. S. Jeong. (2016). A Study of An Efficient Clustering Processing Scheme of Patient Disease Information for Cloud Computing Environment. Journal of Convergence for Information Technology, 6(1), 33-38. 

  21. I. Y. Jung, S. G. Kim, D. Y. Lee & Y. H. Lee. (2016). Science and Technology Policy Institute. Emerging Healthcare Innovations Driven by Data and Its Policy Implications. 

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