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평가 등에 광범위하게 사용된다. 1. 데이터 마이닝의 정의
2. 데이터 마이닝의 출현배경
3. 데이터 마이닝의 특징
4. 데이터 마이닝의 역할 및 기법
5. 데이터 마이닝의 효율적인 적용과정
6. 데이터 마이닝의 관련 분야
7. 데
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헬스케어 산업의 발전전략과 시사점. https://www.ii.re.kr/base/board/read?boardManagementNo=17&boardNo=2621
한국보건산업진흥원. (2024). 10년 안에 상용화가 유망한 10대 보건의료기술. 메디웰페어. http://www.mediwelfare.com/news/articleView.html?idxno=235 1. 서론
2.
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다. 하지만 정부의 이러한 움직임에도 불구하고 디지털 헬스케어산업에 대한 불명확한 규제, 자의적 규제적용, 규제 인프라 미비 등 다양한 규제 문제가 여전히 해소되고 있지 않은 것으로 평가된다.
디지털 헬스케어는 고령화와 만성질환의
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헬스케어 협의체는 범정부 차원의 기본계획 수립, 정책의 공유·연계 및 부처간 역할 분담, 수요 창출을 위한 시범사업 추진, 서비스 활성화를 위한 법·제도 개선방안 마련, 공공부문 시범사업의 효과 평가, 사회기반 조성 등의 업무를 추진하
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헬스케어 모니터링 기법 연구, 경북대학교 대학원 석사학위논문, 2017
식품의약품안전처, 스마트헬스케어 의료기기 기술표준 전략보고서, 식품의약품안전처 식품의약품안전평가원, 2018
예영선, 스마트 헬스 케어 산업 동향, SW산업 동향, 소프
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헬스케어: 의료의 미래, 클라우드나인, 2020.
한국산업기술평가관리원. 디지털치료제 기술동향과 산업전망, 2020.
과학기술정책연구원. 디지털 헬스케어 혁신 동향과 정책 시사점, 2018.
조병문, 신현한. 스타트업관련 정책의 현황분석과 정책제
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평가 연구에서도 유사한 서비스를 제공하는 타 사업 대비 AI·IoT 사업은 높은 경제성을 보였다고 하였다(방문건강관리사업: 2.3배, 모바일헬스케어사업: 3.6배, AI-IoT: 5.2배)
참고자료
한국건강증진개발원(2021). 공공형 디지털헬스케어 서비스 현
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평가하여 서비스의 지속적인 개선을 이루어냈다.
이처럼 헬스케어 분야에서 디자인씽킹의 프로세스를 효과적으로 활용함으로써 의료 서비스는 더 나은 환자 경험과 효과적인 치료를 제공할 수 있다. 사용자의 요구와 필요를 중심으로 서비
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헬스케어 기기/시스템 시장에 접근한 것도 문제라고 판단된다. 따라서 향후 헬스케어 기기/시스템 시장에서 성공하기 위해서는 관련 업체들이 필요 역량에 대한 확보가능성을 평가하여 진정으로 잘할 수 있는 분야가 무엇인지 파악하고, 핵
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헬스케어 시장 개화 시 IT 관련 사업자의 시장기회 확대
- 정밀한 바이오센서 의료기 보급 확대와 함께 IT기술이 융합한 상호 모니터링 가능한 양방향 통신 기반이 구축시 본격적인 U-헬스케어 시장 개화 예상 1. 평가 개요
2. 기술성 분석
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