원문정보
초록
영어
In a broad sense, the definition of digital health care is an industrial area that manages personal health and diseases through the convergence of the health care industry and ICT. In a narrow sense, various medical technologies are used to manage medical services to improve patient health. This paper aims to provide design guidelines so that artificial intelligence technology can be applied stably and efficiently to more diverse digital health care fields in the future by introducing use cases of artificial intelligence and machine learning techniques applied in the digital health care field. For this purpose, in this thesis, the medical field and the daily life field are divided and examined. The two regions have different data characteristics. By further subdividing the two areas, we looked at the use cases of artificial intelligence algorithms according to data characteristics and problem definitions and characteristics. Through this, we will increase our understanding of artificial intelligence technologies used in the digital health care field and examine the possibility of using various artificial intelligence technologies.
한국어
디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업 영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 의료 서비스를 관리하는데 다양한 의료 기술을 사용하는 것을 포함한다. 본 논문은 디지털 헬스케어 분야에 적용되고 있는 인공지능과 기계학습 기법들의 활용사례 소개를 통해 다양한 디지털 헬스케어 분야에 인공지능 기술이 안정적이고 효율적으로 적용할 수 있도록 설계 지침을 제공 하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 의료분야와 일상생활 분야로 나누어서 살펴보았다. 두 영역은 다른 데이터 특성을 갖는다. 두 개의 영역을 보다 세분화하여 데이터 특성 및 문제 정의 및 특징에 따른 인공지능 알고리즘 활용사례를 살펴보았다. 이를 통해 디지털 헬스케어 분야에서 활용되는 인공지능 기술들에 대한 이해도를 높이고 다양한 인공지능 기술의 활용에 대한 가능성을 검토하여 인공지능 기술이 헬스케어 산업과 개인의 건강한 삶에 기여할 수 있는 근본적인 가치에 대해 고찰한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 의료분야에서의 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 활용사례
2.1 병원전자건강기록(EHR, Electronic Health Record)에서의 머신러닝(ML, Machine Learning) 활용
2.2 의료 영상에서의 인공지능(AI) 활용
2.3 환자 모니터링에서의 기계학습(ML) 활용
2.4 질병 예측 및 진단에서의 기계학습(ML)활용
2.5 임상실습에서의 인공지능(AI) 활용
3. 일상관리에서의 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 활용사례
3.1 개인 맞춤 운동을 위한 기계학습(ML) 활용
3.2 식품 및 식단 추천을 위한 기계학습(ML) 활용
4. 고찰
REFERENCES
