보건학분야 학술정보
행사명 2019 대한의료정보학회 추계학술대회
기간 2019.11.08 - 2019.11.09
글쓴이 관리자
첨부파일  19추계_프로그램안내_의료정보학회.pdf

안녕하십니까?

2019년 대한의료정보학회 추계학술대회 조직위원장 박재찬입니다. 이번 추계학술대회를 경북대학교에서 개최하게 되어 매우 기쁘게 생각합니다.

최근 4차산업혁명은 산업전반에 걸쳐 "지능정보사회"로의 전환을 시작하게 하였으며, 의료산업분야도 핵심자원인 의료데이터(Data) 표준화와 수집, 의료정보(Information) 추출, 다양한 의료지식(Knowledge) 구축을 통해 핵심자원을 보다 현명하게(Wisdom) 이용함으로써 디지털 헬스케어 사업의 국가 경쟁력 확보에 노력하고 있습니다. 이러한 의료산업분야의 "지능정보사회"로의 전환에 대한의료정보학회는 많은 회원들의 관심과 노력으로 의료정보발전에 핵심 역할을 해 왔습니다.

이처럼 변화하는 의료패러다임에 대응하고 선도적인 역할을 수행하기 위해, 경북대학교병원은 생명의학연구원 산하에 의료인공지능연구센터를 개소하고, 경북대학교 의과대학, IT대학, 인공지능학과 및 인공지능연구원과의 협업을 통해 한국형 "의료지능정보사회" 로의 전환에 허브 역할을 할 "닥터KNU" 사업 및 연구, 개발에 박차를 가하고 있습니다. 또한, 정부에서 추진하는 공공기관 혁신 중점과제에 의료AI연구를 선정하였고, 경북대학교병원이 직접 지원하는 원내연구과제에 의료AI 분야를 신설함으로서 최신 의료정보 산업분야 연구생태계를 조성하는데 이바지 하고 있습니다.

의료 빅데이터 및 정보의 효과적인 수집을 위한 기초단계에서부터 AI를 통한 효율적인 응용/분석 단계에 이르기까지 전방위적 "의료지능정보사회"로의 최근 흐름에 따라, 이번 추계 학술대회에서는 대통령직속 4차산업혁명위원회 장병규 위원장님의 강연과 함께 다양한 의료정보 분야 심포지움을 준비했습니다. 더불어, 각 분야 전문가들의 자유연제 및 포스터 발표를 통해 최근 동향을 읽을 수 있는 유익한 학문의 장이 될 것입니다. 아무쪼록 많이 참여하셔서 최신 의료정보학 분야의 학문적, 인적 교류의 장이 성황리에 진행되기를 기원합니다.

감사합니다.
 

2019년 대한의료정보학회 추계학술대회 조직위원장
경북대학교병원 생명의학연구원 원장
박재찬

 

 

일시 : 2019년 11월 8일(금) ~ 9일(토)
 
장소 : 경북대학교 글로벌플라자
 
홈페이지: http://www.kosmi.org/abstract/2019_fall/intro.html
 
 

프로그램 안내

11월 8일(금)
08:30-09:00 등록
09:00-11:50 경하홀 Ι 경하홀 Ⅱ 세미나실 201호 세미나실 203호
튜토리얼 1
빅데이터를 활용한 비만예측 모형(인공지능) 개발
튜토리얼 2
CDM 기반 관계형 데이터모델과 관계형 데이터베이스 교육
튜토리얼 3
진료정보교류를 위한 HL7 CDA 구현 가이드
심포지엄 1
10:00-11:30
NI Symposium I:
Academic Electronic Medical Records for Nursing Education (AEMR)
11:30-12:10 등록
12:10-12:20 효석홀
개회식
개회사 / 축사
12:20-13:20 범산특별강연
4차산업혁명위원회 장병규 위원장
13:20-14:10 곽연식 교수 추모강연
Michio Kimura, Hamamatsu Medical University
14:10-14:30 정보의학 학술상 강연
14:30-14:40 휴식
14:40-16:10 효석홀 경하홀 Ι 경하홀 Ⅱ 세미나실 201호 세미나실 203호
심포지엄 2
보건의료정보 국제표준 전문가 초청 Future Health 심포지움 (I)
심포지엄 3
진료정보교류의 현황과 방향
심포지엄 4
NIPA
심포지엄 5
환자생체신호 활용 플랫폼 - VitalDB SNUH
심포지엄 6
NI Symposium II:
Precision Nursing in Clinical Practice
16:10-16:30 휴식
16:30-18:00 효석홀 경하홀 Ι 경하홀 Ⅱ 세미나실 203호
심포지엄 7
보건의료정보 국제표준 전문가 초청 Future Health 심포지움 (II)
심포지엄 8
전자의무기록(EMR) 시스템 인증기준 표준 개발 및 확산 지원
[의료정보 리더스포럼 공동 개최]
심포지엄 9
서울대병원 빅데이터 연구 및 활용
심포지엄 10
NI Symposium Ⅲ:
간호간병통합서비스의 새로운 패러다임을 위한 정보기술 및 데이터 활용


 

11월 9일(토)
09:00-09:30 등록
09:30-11:00 효석홀 경하홀 Ι 경하홀 Ⅱ 세미나실 203호
심포지엄 11
건강정보 소비자의 자기결정권과 활용
심포지엄 12
Biomedical Informatics in Utah: Special Topic from Industry
심포지엄 13
서울대병원 정밀의료 플랫폼의 발전
심포지엄 14
PHR, Big data, AI, and Emergency Medicine
11:00-11:20 휴식
11:20-12:50 효석홀 경하홀 Ι 경하홀 Ⅱ 세미나실 201호 세미나실 203호
심포지엄 15
Dr. KNU

자유연제 1

자유연제 2 자유연제 3

심포지엄 16
빅데이터 및 인공지능 기반 의료 정보처리 연구의 임상적 적용 및 활용방안

12:50-14:10 점심식사
14:10-15:10 효석홀

Keynote Speech

15:10-15:20 휴식
15:20-16:50 효석홀 경하홀 Ι 경하홀 Ⅱ 세미나실 201호 세미나실 203호

자유연제 4

자유연제 5

자유연제 6 심포지엄 17
의료정보 연구윤리

심포지엄 18
의료정보기술의 안전성 사용성의 중요성과 평가 도구

16:50- 효석홀

폐회식
2020춘계학술대회 안내 / 시상식 / 폐회사 / 경품추첨

튜토리얼 세부안내

튜토리얼 1
제목 빅데이터를 활용한 비만예측 모형(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 비만 관련 소셜 빅데이터와 공공 빅데이터(지역사회건강조사자료)를 활용하여 머신러닝 학습데이터를 생성하고, 머신러닝의 Naïve bayes 분류모형, 로지스틱회귀모형, 신경망모형, 랜덤포레스트모형, 의사결정나무모형, 서포트벡터머신모형 등을 적용하여 비만 예측 인공지능을 개발하는 전 과정을 소개한다.
교육 내용 내용 강사 시간(분)
머신러닝 학습데이터 생성 송태민
(삼육대학교)
170
비만 관련 미래신호 탐색
머신러닝 개념과 모델링
머신러닝 기반 비만 예측모형 개발
머신러닝 모형 평가
비만 예측 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 40명
 
튜토리얼 2
제목 CDM 기반 관계형데이터모델과 관계형데이터베이스 교육
교육 목표 CDM (Common Data Model)은 실세계에서 관계형 데이터베이스로 구축되고 있으므로 CDM을 충분히 이해하기 위하여 관계형 데이터 모델링과 관계형 데이터베이스 설계, CDM 구축과 관련된 SQL에 대한 기본 지식을 익힌다.
교육 내용 내용 강사 시간(분)
관계형 데이터베이스 소개 최미영
((주)씨앤텍시스템즈)
170
관계형 데이터 모델 기본 요소
CDM 6.0의 관계형 논리데이터 모델링
CDM 6.0의 Vocabulary와 관계형데이터베이스의 용어사전, 도메인 개념 매핑
참여 대상 관계형 데이터모델에 대한 기본 지식을 익힌 후 관계형 데이터베이스 상에서 CDM 구현과 구축을 진행하고자 하는 연구원 및 CDM 담당자
컴퓨터 실습 실습 없음
최대 수강 인원 40명
 
튜토리얼 3
제목 진료정보교류를 위한 HL7 CDA 구현 가이드
교육 목표 - HL7 CDA 표준에 대한 이해
- 진료정보교류 4종 서식을 위한 CDA IG 이해
- Value set 적용방법 및 OID 체계 학습
- 보건복지부 진료정보교류 CDA 구현 가이드 개정안
교육 내용 내용 강사 시간(분)
HL7 CDA 구현가이드 사업 소개 방민호
(삼성서울병원)
10
HL7 CDA & C-CDA 소개 배성철
(삼성서울병원)
60
CDA 구현 가이드 개정안 정성원
(삼성서울병원)
70
진료정보교류 OID 체계 이성현
(삼성서울병원)
30
참여 대상 - 진료정보교류사업 유관 기관 담당자
- 병의원 정보시스템 개발업체 담당자
- 의료기관 전산업무 실무자
- 보건의료정보 연구자/학생
컴퓨터 실습 실습 없음
최대 수강 인원 40명

 

 

 

 


2019-10-22 오전 10:56:05, 조회수 : 152