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최근 빅데이터의 개념 및 활용 사례와 문제점 및 해결책2025.01.201. 빅데이터의 개념과 특징 급증하는 디지털 환경에서 기존 데이터베이스 시스템으로 처리하기 어려운 대규모 데이터가 생겨났고 '빅데이터'라는 용어가 등장하였다. 빅 데이터란 데이터의 양, 생성주기, 형식 등에서 과거 데이터에 비해 규모가 크고, 실시간으로 생성되고 형태가 다양하여 기존의 방법으로는 수집, 저장, 검색, 분석이 어려운 데이터를 의미한다. 빅데이터의 속성으로는 3V라 불리는 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity)가 있으며, 최근에는 정확성(Veracity)과 가치(Value)가 추가되어 5V...2025.01.20
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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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데이터마이닝의 정의와 활용 분야2025.01.071. 데이터마이닝 정의 및 필요성 데이터마이닝은 대용량의 데이터에서 유용한 지식을 효과적으로 찾아내는 기술로, 기업의 경쟁력 확보에 중요한 역할을 합니다. 데이터마이닝은 통계학, 인공지능, 데이터베이스 등 다양한 분야를 아우르는 융합 분야이며, 비계획적으로 수집된 대용량 데이터를 다루고 일반화와 예측이 중요한 특징을 가지고 있습니다. 2. 데이터마이닝의 활용 분야 데이터마이닝은 데이터베이스 마케팅, 신용평가, 의료 분야 등에서 다양하게 활용되고 있습니다. 데이터베이스 마케팅에서는 타겟 마케팅, 고객 세분화, 이탈 고객 분석 등에 활...2025.01.07
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빅데이터로 스마트해진 도시 사례와 사례연구 문제에 대한 의견2025.04.271. 빅데이터 활용 최근 스마트폰, IoT, 웨어러블 기기 등의 확산으로 빅데이터는 정보통신기술 분야에서 큰 역할을 하고 있다. 국내외 기업들은 빅데이터를 활용한 사업에 주력하고 있으며, 다양한 데이터를 분석하는 기술의 발전으로 데이터에 대한 단순한 관심을 넘어서 데이터를 분석하고 활용하는 것까지 이어지고 있다. 2. 의료 분야의 빅데이터 활용 이전에도 환자의 진단정보나 의료차트, 간호기록과 같은 의료데이터는 존재했지만 이를 활용할 시스템이 없었다. 하지만 빅데이터 기술이 도입되면서 여기에 비정형 데이터의 분석결과까지 포함하여 의료...2025.04.27
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환자 재입원률 및 병원 자원 관리를 위한 인공지능 알고리즘2025.05.111. AI 기반 환자 재입원률 예측 알고리즘 AI 기술의 발전에 따라 AI 기반 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 재입원 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 병원의 자원을 효율적으로 관리하고 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 재입원률 예측 알고리즘은 환자의 건강 상태를 예측하고 조기에 문제를 파악하여 재입원 가능성을 줄이는데 활용될 수 있습니다. 또한 의료 자원을 최적으로 할당하여 병원의 효율성을 높일 수 있습니다. 2. 재입원률 예측 알고리즘의 장점 AI 기반 재입원률 예측은 예방적 의료 서비스를 제공하...2025.05.11
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빅데이터에 대해 알아보고 빅데이터 기술로 인한 문제점 및 해결방안2025.05.091. 빅데이터의 개념 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 의미하며, 정형 데이터뿐만 아니라 반정형 및 비정형 데이터를 포함한다. 빅데이터는 시간이 지남에 따라 양이 급속도로 증가하고 데이터의 종류도 점차 복잡해지고 다양화되는 특징이 있다. 최근 빅데이터는 사회, 경제, 정치, 문화, 의료 등 다양한 분야에서 중요성이 부각되고 있다. 2. 빅데이터 활용 분야 의료 분야에서는 질병 예방을 위한 의료정보학이 발달하고 있으며, 빅데이터를 활용하여 질병 발생을 미리 경고하는 것이 가능해지고 있다. 또한 유전자 분석 등 대규모 데이터 활용이 필요...2025.05.09
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실손의료보험 청구 간소화에 대한 본인의 긍정적, 부정적 견해2025.05.081. 실손의료보험 청구 간소화 실손의료보험 청구 간소화는 국회를 통과하여 2년 내에 클릭 몇 번으로 최대 수천 원의 의료비를 돌려받을 수 있는 시대가 올 것으로 예상됩니다. 이를 통해 종이 서류 발급 및 재입력 등의 불편함이 해소될 것입니다. 다만 누가 의료비 관련 자료를 수집할지에 대한 논란이 있으며, 보험사들이 의료 데이터를 활용하여 새로운 사업 기회를 모색하려 한다는 우려도 있습니다. 의료계는 이러한 데이터 활용에 대해 우려를 표명하고 있지만, 국민 건강 증진을 위해 데이터를 전향적으로 개방하되 보험사를 견제하고 모니터링하는 ...2025.05.08
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4차 산업 대비 간호사로 빅데이터 분석을 배워야 하는 이유2025.05.011. 4차 산업혁명 4차 산업혁명은 농업혁명 이후 18세기 중반부터 일어난 일련의 산업혁명을 거쳐 발전해왔다. 1760~1840년경의 제1차 산업혁명, 19세기 말~20세기 초의 제2차 산업혁명, 1960년대 시작된 제3차 산업혁명을 거쳐 현재는 정보, 의료, 교육, 서비스 산업 등 지식 집약적 산업을 총칭하는 4차 산업혁명 시대에 접어들었다. 2. 빅데이터 빅데이터는 기존 데이터보다 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집/저장/분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터들을 의미한다. 빅데이터는 데이터의 양(volume), 속도(...2025.05.01
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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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AI가 새로운 치료법을 위한 임상시험 설계와 모집에 미치는 영향2025.05.111. 임상시험의 중요성 임상시험은 신약 개발과 새로운 치료법의 환자 치료에 기반이 되는 중요한 단계이며, 의학적 지식을 확장하고 질병에 대한 이해를 증진시키는데 도움을 줍니다. 2. AI가 임상시험 설계에 미치는 영향과 장점 AI 기술은 임상시험을 위한 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 최적의 시험 설계를 제안할 수 있으며, 개인의 특성과 질병 특성에 기반하여 개인화된 임상시험 설계를 가능하게 합니다. 3. AI가 임상시험 모집에 미치는 영향과 장점 AI 기술은 적합한 환자를 신속하게 찾아내어 임상시험 모집의 효율성을 ...2025.05.11
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