클라우드 기반 지능형 원격 디지털 헬스케어 시스템에 관한 연구
A study of Intelligent Remote Digital Healthcare System Based on Cloud Computing
0
조회
0
다운로드
2
인용
0
참고문헌
키워드
초록
인구의 증가와 높은 수준의 복지 및 의료 서비스에 대한 요구는 의료 분야의 새로운 기술에 대한 오늘날의 과제이다. 환자의 건강 상태와 의학적 변수에 대한 모니터링은 의사의 진단 과정에서 필수적이다. 이 논문은 원격 디지털 헬스케어 솔루션인 원격 환자 모니터링(RPM) 지능화를 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 클라우드 기반 지능형 원격 환자 모니터링 아키텍처 방법을 중앙 집중화로 구성하여 환자 데이터를 수집한다. 이는 의료 조직이 더 나은 결정을 내리고 운영 비용을 줄이는 데 도움이 된다. 이 논문은 헬스케어 서비스 시스템의 구성요소인 환자, 병원, 보험회사 및 컨트롤러 등 모든 주요 그룹을 포함하는 시스템 아키텍처를 추천한다. 제안하는 솔루션은 완전히 클라우드 기반이 될 것이며, 이를 통해 병원은 보다 비용 효율적인 관리를 달성할 수 있으며, 의료 프로세스의 속도를 높이고 의료 서비스의 품질을 향상시킨다. 시스템의 주요 목적은 환자의 건강 상태를 모니터링하고 인공지능 기반 데이터 분석을 통해 원하지 않는 의학적 상태가 예측될 때 경고를 발생하는 것이다. 그러므로 제안하는 시스템은 병원의 응급실 대기 시간을 줄이는 데 도움이 된다. 또한 환자가 장기간 병원에 머무르는 것을 방지하는 데 도움이 된다. 즉, IRPM(지능형 원격 환자 모니터링) 클라우드 기반 아키텍처는 일상생활에서 지속적인 건강 모니터링을 수행하고 더 높은 진단 정확도와 고품질 삶을 달성하는 데 도움이 된다.
Abstract
Population growth and demand for high levels of well-being and health care are significant challenges for new technologies in the health care sector. Monitoring of the patient's health status and medical parameters is essential in the doctor's diagnosis process. This paper proposes a new approach for intelligent remote patient monitoring (RPM), a remote digital healthcare solution. This approach centralizes a cloud-based intelligent remote patient monitoring architecture method to collect and analyze patient data so that healthcare organizations can make better decisions. This paper proposes a system architecture that includes all major groups of components of a healthcare service system, such as patients, hospitals, insurance companies, and controllers. The proposed solution will be fully cloud-based, allowing hospitals to achieve more cost-effective management, speeding up medical processes and improving the quality of healthcare services. The main purpose of the proposed solution is to monitor patients' health status and generate alerts when undesirable medical conditions are predicted through AI-based data analysis. The solutions proposed in this way help reduce waiting times in emergency rooms in hospitals. It also helps prevent patients from staying in the hospital for long periods of time. The IRPM (Intelligent Remote Patient Monitoring) cloud-based architecture helps to perform continuous health monitoring in daily life and achieve higher diagnostic accuracy and higher quality of life.
참고문헌 (19)
- K. Alghatani, "Telemedicine implementation:barriers and recommendations", Journal of Scientific Research and Studies, 3(7), pp.140~145 (2016)
- Telemedicine:opportunities and developments in member states: report on the second global survey on eHealth, "World Health Organization", WHO Press, ~ (2010)
- M. Fatehi, "Data standards in tele-radiology", Acta Informatica Medica, 23(3), pp.165~ (2015)
- E. J. M. Monteiro, "A cloud architecture for teleradiology-as-a-service", Methods of information in medicine, 55(3), pp.203~214 (2016)
- L. C. Ling, "Telepathology–an update", Int J Collaborative Res Internal Med Public Health, 4, pp.12~ (2012)
- X. Wang, "Leveraging mobile cloud for telemedicine: A performance study in medical monitoring", pp.49~50 (2013)
- M. Bitsaki, "An integrated mHealth solution for enhancing patients’ health online", 6th European Conference of the International Federation for Medical and Biological Engineering (2015)
- M. Al-Qurishi, "A framework for cloud-based healthcare services to monitor noncommunicable diseases patient", International journal of distributed Sensor Networks, 2015, pp.11~ (2015)
- J. Wang, "Design and optimization of traffic balance broker for cloud-based telehealth platform", 2013 IEEE, 2013, 147~154[DOI]
- Z. Wang, "A review of wearable technologies for elderly care that can accurately track indoor position, recognize physical activities and monitor vital signs in real time", Sensors, 17(2), pp.341~ (2017)
- L. Ramirez, "Analytics model in a telehealth center based on cloud computing and local storage, World Academy of Science, Engineering and Technology", International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, 11(2), pp.147~150 (2017)
- A. A. Tayeb, "The impact of cloud computing technologies in e-learning", International Journal of Emerging Technologies in Learning, 8 (2013)
- U. H. Lee, "Risk facors and issues in record management based cloud services", Jounrnal of Knowledge Information Technology and Systems, 12(6) (2017)
- P. Jain, "A survey and analysis of cloud modelꠓbased security for computing secure cloud bursting and aggregation in renal environment", 2011 World Congress on Information and Communication Technologies (2011)
- 이욱현, "클라우드 전자기록관리를 위한 품질요인과 SLA", 한국지식정보기술학회 논문지, 13(6), pp.819~833 (2018), 한국지식정보기술학회[DOI]
- The NIST definition of cloud computing, "P. Mell", ~ (2011)
- G. Bhanot, "Biomedical data analysis in translational research: Integration of expert knowledge and interpretable models,"", 25th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (2017)
- T. Pham, "Predicting healthcare trajectories from medical records: A deep learning approach", Journal of biomedical informatics, 69, pp.218~229 (2017)
- Z. C. Lipton, "Learning to diagnose with LSTM recurrent neural networks", ~ (2015)
