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5G 기술 및 서비스 종류와 우리 생활에 미칠 영향2025.01.121. 5G 기술 및 서비스 종류 5G 기술은 이전 세대에 비해 더 빠른 속도, 더 낮은 대기시간, 더 큰 용량 등을 제공합니다. 주요 5G 기술 및 서비스로는 eMBB(향상된 모바일 광대역), URLLC(초저지연 초신뢰 통신), mMTC(대규모 기계형 통신), 네트워크 슬라이싱, 엣지 컴퓨팅 등이 있습니다. 이를 통해 사용자는 초고속 다운로드/업로드, 실시간 응답성이 필요한 애플리케이션, 대규모 IoT 장치 연결 등의 혜택을 누릴 수 있습니다. 2. 5G가 우리 생활에 미칠 영향 5G 기술은 우리 삶의 다양한 측면에 혁신적인 변화를...2025.01.12
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시니어 디지털 헬스케어2025.01.191. 디지털 헬스케어의 정의 디지털기술(사물인터넷, 웨어러블기기, 빅데이터, 인공지능 등) 과 헬스케어 분야 간 융합인 디지털 헬스케어는 e-Health, u-Health, 스마트헬스케어 등 다양한 용어를 거치며 발전해 왔으며, 과거에 디지털 헬스케어라는 용어는 디지털과 헬스케어 간 융합의 일부분만을 다루거나 국제적으로 사용되지 않았으나, 현재 디지털 헬스케어는 다양한 융합 분야를 다루고 국제적으로 통용되는 추세이다. 2. 시니어 대상 디지털 헬스케어 국내 사례 국내에서는 시니어 디지털 헬스케어를 위해 '응급안전안심서비스'와 'AI...2025.01.19
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전자 건강 기록에 인공지능 통합을 통한 더 나은 임상 의사 결정2025.05.111. 전자 건강 기록(EHR)과 인공지능(AI)의 융합 전자 건강 기록(EHR)은 의료 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 의료 정보의 디지털화와 기술의 발전으로 더욱 확대되고 있습니다. 이러한 기술의 발전과 함께 인공지능(AI) 기술을 EHR에 통합하여 더 나은 임상 의사 결정을 지원하는 데 많은 기대가 이루어지고 있습니다. 2. AI 기반 전자 건강 기록의 잠재적 이점 AI 기반 전자 건강 기록은 정확한 진단과 예측, 개인 맞춤형 치료법 제안, 의료 지식 확장 등 다양한 이점을 가지고 있습니다. 3. AI 기반 전자 건강 기록...2025.05.11
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현대의학과 과학기술에 의해 치유될 수 있는 질병의 범위2025.05.051. 의료데이터의 복잡성 증가 의료 데이터의 복잡성이 점차 심화되어 기존의 접근방식으로 컨트롤하는 것이 불가능해졌다. 동일 질환 환자에 대한 의료진들의 진료 소견이 각자의 데이터 해석 능력에 따라 차이가 발생하기도 하고, 방대하고 다양한 의료 빅데이터 중 진료과정에서 활용할 유의미한 데이터의 선별에 어려움이 있었다. 2. 오진율 증가 암과 관련한 오진 건수가 최근 3년간 296건에 달하며 이는 전체 오진 건수의 61.7%에 해당한다. 컴퓨터를 이용한 보조진단 기술이 나오기도 했지만 정확도에 문제가 있었고 의사의 컨디션이나 숙련도에 ...2025.05.05
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디지털 헬스케어 산업에서 AI의 발전 방향: 의료 산업에서 AI 기반 애플리케이션 도입 사례를 중심으로2025.01.291. AI 기반 의료 애플리케이션 도입 사례 최근 의료서비스 분야는 디지털 전환으로 인해 다양한 변화를 맞이하고 있다. 이에 의료 관계자들은 디지털 기술을 빠르게 채택하고 통합하여 디지털 전환을 가속화하였으며, 이는 환자 진료 및 원무 행정 분야에서 변화의 원동력이 되었다. 본 글에서는 현재 도입되어 활용되고 있는 AI 기반 애플리케이션의 사례를 진료 분야와 원무 행정 분야로 나누어 살펴보고, 이들의 도전요인을 통해 헬스케어 산업에서 AI의 발전 방향성을 탐색해보고자 한다. 2. AI 기반 진료 애플리케이션 사례 미국 CHI Hea...2025.01.29
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AI 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례2025.01.271. AI 기술을 활용한 고객 맞춤형 서비스 넷플릭스는 AI 알고리즘을 통해 사용자의 시청 패턴과 선호 장르를 분석하여 개별화된 콘텐츠 추천을 제공하고 있다. 이를 통해 구독자의 시청 시간을 약 80% 증가시키고, 고객 만족도를 높이며 이탈률을 낮추는 데 성공했다. 2. AI 기술을 활용한 공급망 최적화 아마존은 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 판매 데이터 분석을 통한 수요 예측, 지역별 물류 최적화 등으로 공급망을 효율화하고 있다. 이를 통해 배송 시간을 단축하고 고객 만족도를 크게 향상시켰다. 3. AI 기술을 활용한 의료 분야...2025.01.27
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AI(인공지능 시대), 병원경영에 미치는 영향2025.01.241. 인공지능의 부상과 병원경영의 변화 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 발전은 다양한 산업에서 혁신을 이끌어 내고 있으며, 특히 의료 및 병원 경영 분야에서도 변화를 촉진하고 있습니다. 4차 산업 혁명의 주요 기술로 자리 잡은 AI는 단순히 데이터를 처리하고 정보를 제공하는 수준을 넘어, 복잡한 의료 진단과 치료 계획을 지원하고, 병원의 운영 효율성을 개선하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 2. 병원경영에서 AI 활용의 필요성 오늘날 의료기관은 환자 수 증가, 의료 기술 발전, 효율적 운영에 대한 요...2025.01.24
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AI 기반 가상 건강 어시스턴트 - 장점, 도전과 윤리적 고려사항2025.05.111. AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 장점 AI 기반 가상 건강 어시스턴트는 신속하고 정확한 진단과 치료 지원, 24시간 서비스 제공, 개인 맞춤형 건강 관리, 의료 전문가의 업무 효율화 등의 장점을 가지고 있습니다. 이를 통해 의료 서비스의 효율성과 정확성이 향상될 수 있습니다. 2. AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 도전과제 AI 기반 가상 건강 어시스턴트의 도전과제로는 데이터의 안전과 개인정보 보호, 신뢰와 책임성, 기술적 한계와 오류, 의사소통과 인간의 감정 등이 있습니다. 의료 기관은 이러한 문제를 해결하기 위한 방안을 ...2025.05.11
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AI 기반 환자 모니터링을 중심으로 한 간호 혁신과 과제2025.01.241. 인공지능과 의료의 융합 배경 의료 분야에서 인공지능(AI)의 활용이 본격화된 배경에는 데이터 분석, 머신러닝, 영상 인식 기술 등의 급속한 발전이 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술 발전은 기존의 의료 시스템이 지닌 여러 문제들을 해결하는 데 효과적인 방법을 제공하고 있습니다. 특히 AI 기술은 방대한 양의 의료 데이터를 수집, 분석, 활용하는 데 뛰어난 효율성을 보여주며, 의료진이 다룰 수 있는 정보의 양과 정확도를 크게 향상시킵니다. 2. 간호 분야에서 인공지능의 주요 적용 현황 간호 분야에서 AI는 주로 환자 모니터링, 예...2025.01.24
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AI를 통한 질병 진단 시스템2025.01.201. AI 기반 질병 진단 시스템 현대 의료 분야는 계속해서 한계를 뛰어넘는 발전을 이루고 있다. 그러나 현대 의학에서 밝히지 못하는 많은 질병과 아직 나오지 않은 치료제가 무궁무진하다. 의학은 치료 목적에서도 중요한 역할을 하지만 사실은 병의 원인을 파악하여 발병하기 전에 진단을 통하여 미리 예방을 하는 것이 더 큰 임무라고 볼 수 있다. 따라서, AI를 통한 질병 진단 시스템을 적용한다면 병을 예방하는 것에 큰 도움이 될 것이라고 생각한다. 내가 생각하는 진단 시스템은 사람이 할 수 있는 영역을 뛰어넘어 실제로 나에게 앞으로 어...2025.01.20
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