보건학분야 학술정보
행사명 2019년 대한의료정보학회 춘계학술대회
기간 2019.07.11 - 2019.07.12
글쓴이 관리자
첨부파일

주 제 : One Patient, One Record

일 시 : 2019년 7월 11일(목)~12일(금)

장 소 : 고려대학교 의과대학

홈페이지: http://www.kosmi.org/abstract/2019_spring/

 

 

안녕하십니까?

2019년 대한의료정보학회 춘계학술대회 조직위원장 이상헌입니다. 금년도 춘계학술대회를 고려대학교 안암병원에서 개최하게 되어 영광입니다.

얼마 전 우리나라는 세계 최초로 5G 통신망을 개통하였고 이제 이를 활용한 소비자 맞춤형의 새로운 서비스들이 우리 생활에 들어올 것입니다. 의료 분야 역시 AI 기술 등을 활용한 혁신이 일어나 환자 중심의 맞춤형 예방, 진단, 치료와 같은 정밀의료 구현에 다가가고 있습니다.

저희 고려대학교의료원은 안암, 구로, 안산 등 3개 부속병원에 정밀의료를 향한 최적의 ICT 인프라인 차세대 병원정보시스템을 구축 중입니다. 이는 세계 최초로 엔터프라이즈급 클라우드 기반 병원정보시스템을 도입하는 사례가 될 것입니다.

이 클라우드 기반 병원정보시스템 플랫폼은 국내 유수의 병원들이 공유함으로써 공유정보시스템이라는 새로운 개념의 병원정보시스템 생태계를 만들 것입니다. 또한 임상용어와 간호용어 등 의료용어를 표준화하여 시스템 내 각 프로그램들을 연결하고 통합시켜 병원 내·외부 간의 정보교류의 편리성을 더하고 고품질의 일관된 의료 빅데이터를 생산하여 정밀의료를 실현할 수 있는 바탕을 이루게 될 것입니다. 더불어 환자들은 병원 간 공유한 병원정보시스템 플랫폼을 통해 일생동안의 의료기록을 가지고 언제 어디서든 치료의 연속성을 가질 수 있고, 환자 맞춤형의 예방과 관리, 최적의 치료를 받을 수 있습니다.

이번 대한의료정보학회 춘계학술대회는 이러한 관점에서 "One Patient, One Record"라는 주제 아래 각 분야 최고 전문가들과의 교류의 장을 마련하였습니다. 저희가 준비한 다양하고 유익한 학문의 장에 회원 여러분들께서 많이 참석하셔서 보건의료정보학 분야의 풍성한 학문적, 인적 교류의 장을 가지시길 희망합니다.

감사합니다.
 

2019년 대한의료정보학회 춘계학술대회 조직위원장
고려대학교의료원 정밀의료병원정보시스템(P-HIS) 개발사업단장
이상헌

 

 

 

프로그램 안내

7월 11일(목)
08:30-09:00 등록
09:00-12:00 전산강의실 1 전산강의실 2 전산강의실 3
튜토리얼
빅데이터를 활용한 인공지능 개발
튜토리얼
공통데이터모델 (CDM) 소개와 ATLAS 튜토리얼
튜토리얼
의료분야 임상 텍스트 마이닝
11:30-12:30 등록
12:30-12:50 유광사홀
개회식
개회사 / 축사
12:50-13:50 범산특별강연
Establishing Harmonized Medical Big Data
연자: Ben M.W. Illigens (CEO at UniMedIT)
13:50-14:10 Industry Supported Symposia
14:10-14:20 휴식
14:20-15:50 유광사홀 제1강의실 제2강의실 제3강의실 제4강의실
심포지엄
The Future of the 4th Industrial Revolution, P-HIS
심포지엄
만성질환관리를 위한 ICT 활용서비스 개발 및 적용
심포지엄
연구검색서비스 CDW의 활용 확장 및 발전
심포지엄
방역연계범부처감염병 연구개발 사업단 감염병 감시시스템 구축
심포지엄
의료행위코드 표준화의 경험
15:50-16:10 휴식
16:10-17:40 유광사홀 제1강의실 제2강의실 제3강의실 제4강의실
심포지엄
전자의무기록시스템 인증제 소개
심포지엄
유전체 데이터 표준화
심포지엄
서울대학교병원 정밀의료 플랫폼의 발전
심포지엄
환자 중심의 의료서비스, 디지털 헬스“케어”의 부활
심포지엄
의료정보 주권, 누구에게 있는가?
17:40-18:40 유광사홀
정책 패널토론


 

7월 12일(금)
09:00-09:30 등록
09:00-10:30   제1강의실 제2강의실 제3강의실 제4강의실

심포지엄
공공기관 보건의료 빅데이터 활용

자유연제 1

심포지엄
(Real World Data) 빅데이터의 실제 임상활용연구 및 적용

심포지엄
범 국가 CDM 사업 Ⅰ

10:30-10:40 휴식
10:40-11:20 유광사홀

Plenary speech
4차 산업 혁명시대, 의료의 미래
연자: 이상헌 (고려대학교의료원 P-HIS사업단 단장)

11:20-12:50 유광사홀 제1강의실 제2강의실 제3강의실 제4강의실
심포지엄
Biomedical Informatics Research and Education in Utah

심포지엄
국외 간호정보 및 간호기록 시스템 소개: 미국 중심

자유연제 2 자유연제 3

심포지엄
범 국가 CDM 사업 Ⅱ

12:50-14:10 점심식사
14:10-15:10 유광사홀

Keynote Speech
연자: Henrique Manuel Gil Martins (포르투갈 '의료정보 공유사업 위원회' 의장)

15:10-15:20 휴식
15:20-16:50 유광사홀 제1강의실 제2강의실 제3강의실 제4강의실

심포지엄
서울대학교병원의 빅데이터 임상 분야 활용

심포지엄
정밀의료 산업 생태계 활성화를 위한 빅데이터 플랫폼

자유연제 4  의료정보 리더스포럼

심포지엄
범 국가 CDM 사업 Ⅲ

16:50-17:20 유광사홀

폐회식
추계학술대회 안내 / 시상식 / 폐회사 / 경품추첨

튜토리얼 세부안내

튜토리얼 1
제목 빅데이터를 활용한 인공지능 개발
교육 목표 빅데이터를 학습하여 모형(인공지능)을 개발하는 머신러닝 방법이 다양한 변인들의 관계를 보다 정확히 예측할 수 있다. 머신러닝으로 인공지능을 개발하기 위해서는 다양한 분야에서 데이터의 잡음이 제거된 양질의 학습데이터가 생산되어야 한다.

본 강좌에서는 공공 빅데이터(지역사회건강조사자료)를 활용하여 머신러닝 학습데이터를 생성하고, 머신러닝의 Naïve bayes 분류모형, 로지스틱회귀모형, 신경망모형, 랜덤포레스트모형, 의사결정나무모형, 서포트벡터머신모형 등을 적용하여 인공지능을 개발하는 전 과정을 소개한다.
교육 내용 내용 강사 시간(분)
빅데이터를 활용한 머신러닝 학습데이터 생성 송태민
(삼육대학교 보건관리학과)
180
머신러닝 개념과 모델링
머신러닝 기반 비만 예측모형 개발
머신러닝 모형 평가
인공지능 개발 및 활용
참여 대상 - 빅데이터를 활용하여 머신러닝 학습데이터 생성 과정에 대해 알고 싶은 분
- R을 활용하여 머신러닝으로 예측모형(AI)을 개발하고자 하는 분
- 대학생, 대학원생
- 교수, 연구원
- 개발자
컴퓨터 실습 실습 없음
최대 수강 인원 30명
 
튜토리얼 2
제목 공통데이터모델 (CDM, Common Data Model) 소개와 ATLAS 튜토리얼
교육 목표 1. CDM에 대한 이해
2. ATLAS를 활용한 후향적 코호트 연구의 이해 및 설계
3. CDM 기반 다기관 연구에 대한 이해
교육 내용 내용 강사 시간(분)
CDM 소개  신다혜  180
ATLAS를 이용한 후향적 코호트 연구 설계 - Concept sets 생성 실습
- 코호트 설계 및 추출 실습
- Incidence Rate의 이해 및 설계 실습
- Population Level Estimation의 이해 및 설계 실습
- Large Scale Propensity Score Matching의 이해 및 실습
- 결과 해석
송결(에비드넷),
조혜연
참여 대상 - CDM을 활용한 다기관 후향적 코호트 연구에 관심이 있는 분
- ATLAS를 이용한 후향적 코호트 연구의 설계에 관심이 있는 분
컴퓨터 실습 실습 있음 (전산실 사용)
최대 수강 인원 20명
 
튜토리얼 3
제목 의료분야 임상 텍스트 마이닝
교육 목표 임상적으로 중요한 정보가 항상 정형화된 항목으로 데이터화되어 있지는 않다. 이에 환자의 상태를 더 정확히 파악하기 위해서는 비정형화된 임상 텍스트로부터 정형화된 정보를 추출하는 방안을 모색해야 한다. 이에 다음과 같은 방법을 교육한다.
- 한글 및 영어에 대한 자연어처리 방법 기본 이해
- 임상 노트(Clinical note)에 자연어처리 방법을 적용하여, 주요 키워드를 추출하는 방법 찾기
- 문서 분류 (Document classification), 개체명 인식 (Named-entity recognition) 방법을 적용하는 고급 기법 이해

모든 실습은 클라우드 서버의 Python 3 환경에서 진행할 계획이며, 환경 구성 방법은 별도의 자료로 전달할 계획이다.
교육 내용 내용 강사 시간(분)
한글 및 영어 자연어처리 방법 고태훈,
최세원,
배예슬
(서울대학교병원)  
60
임상 노트 분석을 위한 비지도학습 기반 자연어처리 및 키워드 추출 60
딥러닝 기반의 문서 분류 및 개체명 인식 방법 적용 60
참여 대상 - 의사, 간호사, 보건의료정보관리사, 의료정보전문가 등 임상 텍스트 데이터 분석에 관심이 있는 분
- 파이썬 분석이 가능한 분
컴퓨터 실습 실습 있음 (전산실 사용)
최대 수강 인원 30명
 

 


2019-05-30 오전 11:40:23, 조회수 : 244