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의료 빅데이터와 간호 실무의 변화2025.01.231. 의료 빅데이터의 정의와 중요성 의료 빅데이터는 환자들의 건강 기록, 진단, 치료 과정, 처방, 유전자 데이터 등 의료 환경에서 생성되는 방대한 데이터 집합체를 의미합니다. 이 데이터는 의료진이 환자를 이해하고 치료하는 데 필수적인 정보를 제공하며, 점차적으로 디지털화되고 있습니다. 의료 빅데이터는 질병 예방과 관리, 치료 방법의 개선, 의료 서비스의 효율성 향상 등에 중요한 역할을 합니다. 2. 의료 빅데이터가 간호 실무에 미치는 영향 의료 빅데이터는 간호 실무에 다음과 같은 영향을 미칩니다: 1) 환자 데이터 관리의 변화 -...2025.01.23
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보건의료데이터와 관련 이슈 보고서2025.01.061. 민간 보건의료데이터 의료법에 따르면 민간 보건의료데이터는 특별한 경우가 아니면 제3자 제공이 금지되어 있다. 생명윤리 및 안전에 관한 법률에 따르면 사전 동의 서명, 익명화 처리를 거치면 연구목적으로만 연구자에게 정보 제공이 가능하다. 코로나19 감염증 확산으로 개인정보 수집 및 처리 과정이 늘어나면서 개인정보 활용에 대한 정확한 규정이 필요해 보인다. '마이헬스웨이' 사업과 원격의료서비스 등 최근 이슈들이 있다. 2. 공공 보건의료데이터 공공데이터 관련법에 따라 국민의 알 권리와 건강권 보장을 위해 보건의료데이터의 공개와 활...2025.01.06
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보건의료데이터관리개념정리 (시험대비)2025.04.261. 보건의료 데이터 관리 보건의료분야에서 다양하게 발생하는 데이터를 수집, 정제 및 저장, 분석 및 활용하는 것으로 보건의료분야의 데이터 관리->보건의료분야의 체계적인 데이터 관리는 환자에게 전 생애에 걸쳐서 맞춤형 서비스를 통합적으로 제공하여 국민들이 보다 건강한 삶을 살 수 있게 하고, 의료기관의 의료서비스의 질적 수준을 향상시키는 등 다양한 분야에서 큰 기여를 할 수 있다. 2. 데이터 관리의 필요성 1. 데이터 양의 증가 2. 데이터 활용 영역의 확대 3. 데이터가 자산인 시대 4. 데이터의 신뢰성과 품질 수준이 낮음 3....2025.04.26
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보건의료 빅데이터 활용에 따른 병원경영전략2025.01.211. 빅데이터의 의미 빅데이터는 매우 방대한 데이터 자체를 가리키며, 기존의 데이터 기술로는 다룰 수 없는 수준으로 크고 이질적이며 다양한 형태의 데이터를 처리하고 가공 및 분석할 수 있는 기술을 의미한다. 빅데이터는 주로 '3V'(Volume, Variety, Velocity)로 특징지어지며, 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있는 '데이터-드리븐' 의사결정을 가능하게 하는 기술로 주목받고 있다. 2. 보건의료 빅데이터 활용 사례 미국 클리브랜드 클리닉은 빅데이터를 적극적으로 활용하여 수요 예측, 환자 동선 분석, 맞춤...2025.01.21
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보건의료 빅데이터 활용에 따른 병원경영전략2025.01.221. 보건의료에서의 빅데이터 보건의료에서 빅데이터를 활용하면 환자 정보를 저장하여 질병 예측, 의료 장비 활용 비용 절감, 생존율 향상 등의 긍정적인 결과를 얻을 수 있다. 최근 모든 환자 데이터가 자동으로 데이터로 변환되고 분석 방법도 간단해져 빅데이터를 통해 환자에 대한 유의미한 정보를 빠르게 찾아낼 수 있다. 2. 질병에 대한 의사결정 빅데이터를 활용하면 의사가 환자를 진단하거나 치료할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 환자 개인에 맞춤형 치료 방법을 제공할 수 있어 환자 만족도와 병원 신뢰도를 높일 수 있다. 또한 환자의 ...2025.01.22
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보건의료 분야의 빅데이터 활용과 고려사항2025.01.021. 빅데이터의 개념 빅데이터는 디지털 경제의 확산으로 등장하여 규모가 방대하고, 다양한 형태의 대규모 데이터를 포함한다. 빅데이터의 주요 특징은 데이터의 양(Volume), 생성 속도(Velocity), 다양성(Variety)로 요약될 수 있다. 빅데이터는 미래 경쟁력의 핵심 자원으로 간주되며, 다양한 분석 방법을 통해 소비자 행동 예측, 질병 통제, 언어 번역 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 2. 빅데이터 활용 분야 빅데이터는 공공부문과 보건의료 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 공공부문에서는 의료, 보안, 위험관리 등의 분야...2025.01.02
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4차 산업혁명과 의료분야의 빅데이터 활용2025.01.041. 빅데이터의 개념 빅데이터는 양(volume), 속도(velocity), 다양성(variety), 가치(Value)의 4가지 특성으로 구분된다. 빅데이터는 기존의 데이터 분석틀로는 다루기 어려운 상대적으로 큰 규모의 데이터 집합을 의미하며, 데이터를 수집하고 저장하여 새로운 가치를 창출하는 과정을 포함한다. 2. 4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 도래 4차 산업혁명은 정보기술이 진화하여 인간의 인지와 판단과 같은 정신적인 노동까지도 대체할 수 있거나, 새로운 가치를 창출하는 시대를 의미한다. 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(IoT...2025.01.04
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보건의료 빅데이터2025.01.161. 빅데이터를 이용한 개인 건강관리 서비스의 한계 최근 정부가 추진하고 있는 '마이 데이터' 사업과 같은 개인의 의료·건강 정보를 이용한 원격 건강관리서비스는 확장성과 상품성이 있지만, 실제로는 개인의 건강 지식과 인식만으로는 불건강한 생활습관을 바꾸기 어렵다. 사람의 생활 습관은 사회경제적 구조에 영향을 받기 때문이다. 따라서 빅데이터를 이용한 개인화된 서비스보다는 공중보건사업이나 질병 예방사업에 투자하는 것이 더 비용효과적일 수 있다. 2. 개인 의료·건강 정보 유출의 위험성 개인의 의료·건강 정보가 유출되면 그 피해는 막대하...2025.01.16
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의료빅데이터의 활용-스마트 헬스케어2025.01.151. 스마트 헬스케어의 정의 및 특징 스마트 헬스케어는 헬스케어와 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷, 크라우드, 나도 등의 기술들이 융합된 새로운 개념으로, 기존의 헬스케어 영역에서 더 나아가 언제 어디서나 개인이 손쉽게 건강관리를 받을 수 있는 분야이다. 스마트 헬스케어의 특징으로는 지능형, 전체론적인, 복합적인, 쌍방향, 원활한 상호작용, 개방된, Green IT 등이 있다. 2. 스마트 헬스케어 데이터의 활용 현황 글로벌 스마트 헬스케어 시장규모가 크게 확대되면서 진단, 사후관리, 예방의 비중이 증가하고 있다. 주요국들은...2025.01.15
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빅 데이터를 활용한 인공지능과 의료윤리2025.01.021. 인공지능(AI)의 의료적 활용과 문제점 인공지능 기술이 의료 분야에 활용되면서 다양한 문제점이 제기되고 있습니다. 인공지능이 진단과 치료에 활용될 경우 정확성과 안전성 문제, 편향성 문제, 개인정보 침해 문제 등이 발생할 수 있습니다. 따라서 인공지능이 의사를 완전히 대체하기는 어려우며, 의사와 협력하여 활용하는 것이 필요할 것으로 보입니다. 2. 의료 분야의 인공지능 활용에 대한 윤리적 고려사항 의료 분야에서 인공지능 기술을 활용할 때는 환자의 개인정보 보호, 편향성 문제, 법적 책임 문제 등 다양한 윤리적 고려사항이 있습니...2025.01.02
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