의료정보학 중요 정리 - 전자 의무 기록, 병원정보시스템(HIS), 보건의료정보 표준화, 의료영상저장 전송시스템(PACS), 원격의료 및 생체 신호, 의료결정지원시스템(DSS)

소개글

의료정보학 중요 정리 - 전자 의무 기록, 병원정보시스템(HIS), 보건의료정보 표준화, 의료영상저장 전송시스템(PACS), 원격의료 및 생체 신호, 의료결정지원시스템(DSS)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 전자 의무 기록

2. 병원정보시스템(HIS)

3. 보건의료정보 표준화

4. 의료영상저장 전송시스템 (PACS)

5. 원격의료 및 생체 신호

6. 의사결정지원시스템 (DSS)

본문내용

변환 : 신호처리
표준화(Sampling)
양자화(Quantization)
- 신호 처리에서 얼마나 조밀한 시간
: 간격으로 신호를 취할지 고려
- 신호처리에서 얼마나 정리해 신호를 디지털로
변화 시킬지 고려
* 변조와 족조의 차이점
변조(Modulation)
복조(Demodulation)
- 컴퓨터나 터미널의 디지털 신호
: 아날로그 전송매체에 적합토록 변환 시켜주는 것, 변조 (D→A) 담당하는 장치
- 입력된 변조신호를 원래 디지털신호로 변환해 주는 것, 변조 (A→D) 담당하는 장치
- 생체 신호 관련 중요내용
· 생체 신호의 처리과정 : 획득 → 변환 → 파라메터 추출 → 해석
· 생체신호처리 목적 : 진단기준 제시, 원격의료에 이용, 컴퓨터 이용신호를 기록 처리
· 생체 신호 변환 시스템 구성시 고려사항 : 정확도, 크기, 이득, 표본화 속도, 처리속도, 전력소모
4) 의학영상처리의 개념
* 영상처리 분야 및 목적
의학영상처리분야
의학영상처리 목적
- 영상의 조작, 분석, 인식, 전송
- 시각화, 자동화, 정량화
* 의학영상처리 압축방식 및 필요성
의학영상처리 압축방식
의학영상 압축의 필요성
- PCX/ ZIP/ JPEG/ GIF/ Wavelet/ Fractal
- 전송. 의사대기시간 단축, 저장 매체 비용절감
6. 의사결정지원시스템 (DSS)
1) 의사결정지원시스템(DSS)의 개념
* DSS와 CDSS의 비교
의사결정지원시스템(DSS)
의학적 의사결정지원시스템(CDSS)
- 지식경영시스템의 지식 가공/제공 형태
- 문제분석 중점
- 관련 정보와 모델 이용
- 문제 해결에 필요한 상세한 분석결과 제공
- 환자진료에서 임상 진단 의사결정과정
: 컴퓨터가 직. 간접 지원하는 시스템
* 임상의사결정 및 임성적용의 어려움
임상의사결정의 어려움
CDSS의 임상적용 어려움
- 치료결과에 대한 불확실성 존재
- 불확실한 상황에서도 진료의사결정 실시
- 응급환시 최소한 검사결과 없이 진료
수행해야하는 경우가 빈번
- 부적절한 대상 질병의 선정
- 지식습득 방법상의 문제
- 사용자 (특히 의사)의 거부반응
- 법적 문제
2) 의사결정지원시스템과 유사시스템
* 전문가시스템과 임원정보시스템
전문가 시스템
임원정보 시스템
- 의사결정지원시스템과 유사
: 문제 분석에 중점 둠,
지식습득 방법으로 인공지능 기술이용,
문제 해결을 제공,
의사결정을 보다 직접적으로 지원
- 지식경영시스템의 지식 가공/제공형태
- 사업성과의 모니터링과 감시에 중점
: 문제 발생을 사전에 방지를 위해 필요한
요약된 정보 제공
3) 지식습득방법
* 데이터 웨어 하우스와 데이터마이닝의 차이점
데이터웨어하우스
데이터마이닝
- 조직 내. 외부 산재해 있는 데이터 중 경영진, 의사 결정가, 분석가들에게 의미 있는 정보 제공 하고 이에 데이터를 추출해 분석의 관점 초점을 두어 재설계해 구축한 데이터베이스
- 대용량의 관측 가능한 자료 취급하고 일반화에 초점 두어 고급통계기법과 기계적 학습 이용
- 데이터 마이닝의 방법
: 군집방법, 의사결정 나무분석, 연관성 규칙
4) 의사결정지원시스템의 응용사례
- 의사결정지원시스템과 유사시스템
· 인공지능시스템 : 인간의 지능에 대응하는 기능 컴퓨터로 실현
· 전문가시스템 : 전문가의 지식을 이용해 가공한 정보제공, 문제의 해결책과 전문가의 지식을 인공 지능 기법 이용한 구현 시스템
· 지식경영시스템
지식경영시스템의 의미 : 다양한 형태로 조직 내 분산되어 있는 지식으로 효과적인 저장, 관리,
활용으로 관리자의 의사결정을 지원하는 정보시스템
구성요소 : 전자문서관리. 워크플로우. 정보검색 시스템/ 데이터웨어하우수
지식추출기법 : 데이터마이닝, 온라인다차원 분석 등에 이용
지식경영시스템의 지식 가공/ 형태 : 전문가. 의사결정지원. 임원정보 시스템
5) 의료정보
- 5가지 지식 습득 방법
규칙기반추론 : 가장 오래 사용 되어 보편화 된 방법으로 생성규칙(if...then의 형태)을 이용해
추론과정에서 비교일치/선택/실행의 3단계가 반복적으로 수행
신경회로망 : 병렬 처리. 결함해결. 주어진 환경의 학습 능력이 있음
사례기반추론 : 여러 사례를 체계적으로 저장 후 직면하는 새로운 사례 정보를 얻기 위해 과거 사례 이용
데이터마이닝 : 대용량의 데이터로부터 이들 내 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내 모형화 하여 유용한 자식을 추출하는 일련의 과정으로 관측 가능한 자료를 취급하 고 일반화에 초점을 둠. 고급통계기법과 기계적 학습이용으로 군집방법/ 의사결정 나무분석/ 연관성규칙을 준수함
통계적 방법(공변량 구조분석) : 3집단 이상의 변수 간 관계를 설명하는 방법으로
측정변수와 이론변수를 포함함
6) 베이즈정리
- 중요 확률 개론
· 사건 A 발생 확률 P(A), 사건 B 발생 확률 P(B)일 경우
사건 A가 일어나지 않을 확률 : 1-P(A)
0 P(A) 1
사건 A와 B기 상화 배타적일 경우 : -P(A∩B)=0, P(A∪B)=P(A)+P(B)
P(A┃B) : 사건 B가 발생란 조건하에 사건 A 발생 확률
두 사건 A, B가 독일일 경우 : P(A┃B) = P(A)
· 독립인 두 사건 A, B P(A∩B) = P(A)P(B)
P(A∩B) = P(B)P(A┃B)
P(A∪B) = P(A)+P(B)-P(A∩B)
* 베이즈정리와 휴리스틱
베이즈정리
휴리스틱
- 사전정보와 추가정보 토대로 알려져있지 않은 사후확률 구반하려는 이론
: 기본 가정인 사전 확률의 독립성은 현실적으로 불가능해서 비판을 받으므로 합리적인 의사결 정의 지원 가능성 제시
- 과거의 경험 사례에 이서하여 확률을 취득하는 방법
7) 임상검사결과의 판정
* 진양/음성 및 위양/음성
진.양음성
위.양음성
- 진양성 : 수검자 질병/보균상태와 검사 양성
판정일치
- 진음성 : 수검자 무병/무균상태와 검사 음성
판정일치
- 위양성 : 수검자 무병/무균상태의 검사는
양성결과로 판독
- 위음성 : 수검자 질병/보균상태와 검사는
음성결과로 판독
* 민감도와 특이도
민감도
특이도
- 질병/보균자검사 : 양성 판벙받은 비율
-무병/무균상태검사 : 음성 판정 받은 비율

키워드

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