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표제지
목차
제1장 서론 11
제1절 연구배경 11
1. 연구배경 11
2. 연구목적 12
제2절 연구내용 13
1. 연구범위 13
2. 연구 추진전략 14
제3절 연구방법 15
1. 연구절차 15
2. 문헌조사 16
3. 인터뷰 17
4. 설문조사 17
5. 전문가 자문 17
6. 데이터 분석 18
제2장 국내 빅데이터 활용사례 및 추진동향 19
제1절 국내 빅데이터 관련 추진동향 19
1. 국내 빅데이터 도입현황 19
2. 빅데이터 관련 주요 이슈 21
제2절 보건의료 분야 빅데이터 추진동향 23
1. 의료분야 주요 공공기관 추진동향 23
2. 의료분야 빅데이터 주요 활용영역 25
3. 의료 빅데이터 플랫폼 구축 현황 26
제3절 빅데이터 플랫폼 기술동향 29
1. 빅데이터 플랫폼의 정의 29
2. 빅데이터 플랫폼 구성 및 기술요소 30
3. 빅데이터 플랫폼 구축 관련 주요이슈 및 동향 36
제3장 병리검사 빅데이터 활용을 위한 현황분석 38
제1절 병리검사 운영현황 및 개선이슈 38
1. 병리검사 프로세스 및 운영현황 38
2. 병리검사항목 확대 필요성 41
제2절 빅데이터 활용 인식도 및 의견조사 50
1. 병무청 내 빅데이터 활용 인식도 및 의견 50
2. 전문가 의견조사 58
3. 대국민 의견조사 59
제4장 병리검사 데이터 분석 61
제1절 병리검사 데이터 현황 및 개선 필요성 61
1. 병리검사 현황분석 개요 61
2. 병리검사 데이터 품질 주요이슈 64
3. 병리검사 데이터 품질 개선방안 기술 65
제2절 병리검사항목의 판정구간 및 참고치 개선 필요성 67
1. 병무청 병리검사 참고치 67
제3절 병리검사 데이터 연관분석 73
1. 병리검사-신체검사의 연관성 분석 73
2. 병리검사-신체검사-신체검사 판정결과의 연관성 분석 84
제5장 병리검사 빅데이터 활용방안 86
제1절 개요 86
제2절 병리검사 체계 발전을 위한 활용방안 88
1. 병리검사 데이터 이상값 모니터링 89
2. 병리검사 데이터 기반 신체등급 예측 90
3. 질환별 유사 신체등급 판정사례 분석 91
4. 병리검사항목 판정구간 적정성 분석 92
5. 군 데이터 연계한 신체등급 판정구간 적정성 분석 93
6. 외부데이터를 활용한 청년 질환발병 모니터링 94
제3절 대국민 건강증진을 위한 활용방안 96
1. 질환 발병 리스크 분석 97
2. 병역의무자 건강관리 정보 제공 서비스 98
3. 병리검사 데이터 공유/공개 서비스 99
4. 청년 건강/질병 통계정보 제공서비스 100
5. 대외기관 데이터연계 시스템 구축 101
제4절 병역판정검사 업무 효율화를 위한 활용방안 102
1. 일일 적정수검 유지 및 예측 102
2. 정밀검사자 위탁검사 병원 및 의료진 추천 103
3. 병역면탈 이상징후 분석 105
4. 실시간 질환발생 통계분석 106
5. 실시간 병역면탈 고위험 대상자 분류 106
제6장 병리검사 빅데이터 플랫폼 구축 추진방향 108
제1절 빅데이터 추진방향 108
제2절 빅데이터 플랫폼 구축방향 111
1. 병리검사 빅데이터 플랫폼 구성방안 111
2. 단계적 빅데이터 플랫폼 구축 추진 방향 116
제3절 성공적인 빅데이터 도입 및 활용을 위한 고려사항 117
1. 빅데이터 활용 비전 및 목표 117
2. 전담조직 구성 및 거버넌스 체계 수립 117
3. 전사적 차원의 데이터 분석 역량 강화 117
4. 지속적이고 체계적인 데이터 자산 관리 118
5. 대외기관 데이터 활용을 위한 연계 강화 118
6. 적극적 데이터 개방 및 공유 118
제4절 향후 추진 제언 119
[첨부] 120
[붙임자료 1] 병무청 빅데이터 인식도 및 니즈 조사 설문지 120
[붙임자료 2] 병무청 빅데이터 인식도 및 니즈조사 설문결과 131
[붙임자료 3] 국민생각함 설문지 구성 151
[붙임자료 4] 국민생각함 설문조사 결과 153
[붙임자료 5] 병리검사 데이터 현황분석 결과 156
참고문헌 205
〈표 1〉 빅데이터 플랫폼의 구성요소 별 주요 기능들 30
〈표 2〉 하둡의 기능을 보완화는 서비스 오픈소스 프로그램들 33
〈표 3〉 현 병리검사 항목 38
〈표 4〉 연도별 병리검사항목 변화 39
〈표 5〉 추가 검사대상항목 42
〈표 6〉 최근 5년간(2012년~2016년) 알코올중독 환자 현황 47
〈표 7〉 근골격계 질환측정 방법 및 검사항목 49
〈표 8〉 병리검사 항목별 데이터 품질 기초분석 결과 62
〈표 9〉 병무청 병리검사 참고치 67
〈표 10〉 병리검사 항목 판정구간과 삼성서울병원 참고치 비교결과 68
〈표 11〉 혈액검사항목의 병무청 참고치 vs. 삼성서울병원 참고치 비교 70
〈표 12〉 소변검사항목의 병무청 참고치 vs. 삼성서울병원 참고치 비교 70
〈표 13〉 병리검사 항목과 신체검사 항목간의 상관도표 74
〈표 14〉 BMI 그룹별 ALT 이상비율에 대한 LIFT 분석 75
〈표 15〉 BMI 그룹별 r.GTP 이상비율에 대한 LIFT 분석 76
〈표 16〉 BMI 그룹별 T.Cholesterol 이상비율에 대한 LIFT 분석 77
〈표 17〉 BMI 그룹별 TG 이상비율에 대한 LIFT 분석 78
〈표 18〉 고혈압여부별 ALT 이상비율에 대한 LIFT 분석 79
〈표 19〉 고혈압여부별 r.GTP 이상비율에 대한 LIFT 분석 80
〈표 20〉 고혈압여부별 T.Cholesterol 이상비율에 대한 LIFT 분석 81
〈표 21〉 고혈압여부별 TG 이상비율에 대한 LIFT 분석 82
〈표 22〉 고혈압여부별 혈구 이상비율에 대한 LIFT 분석 83
〈표 23〉 병리검사 체계 발전을 위한 빅데이터 활용모델 88
〈표 24〉 대국민 건강증진을 위한 빅데이터 활용 시나리오 96
〈표 25〉 병역판정검사 업무 효율화를 위한 활용모델 102
〈표 26〉 빅데이터 활용모델 도입 우선순위 평가결과 109
〈표 27〉 도입순위별 활용모델 및 도입 예정 시기 110
[그림 1] 4차 산업혁명 핵심 요소 기술 맵(Map) 11
[그림 2] 연구범위 13
[그림 3] 연구절차 15
[그림 4] 공공기관 對 민간업체 빅데이터 적용분야 20
[그림 5] 연도별 빅데이터 추진영역 변화 20
[그림 6] 도입단계별 추진현황 21
[그림 7] 의료분야 공공기관의 빅데이터 사업 추진동향 23
[그림 8] 국민건강보험공단 빅데이터 사업 추진동향 24
[그림 9] 건강보험심사평가원 빅데이터 사업 추진동향 24
[그림 10] CDM의 구조 및 종류 27
[그림 11] 국내기관의 CDM 구축사업 현황 27
[그림 12] 국민건강보험공단 CDM 분석플랫폼 예시 28
[그림 13] 빅데이터 플랫폼 개념도 29
[그림 14] 빅데이터 활용을 위한 기술요소들 30
[그림 15] 하둡에코시스템 33
[그림 16] 빅데이터 분석 35
[그림 17] 시각화 예시 36
[그림 18] 병역판정검사 운영 프로세스 40
[그림 19] 병리검사 운영 프로세스 41
[그림 20] 만성 당뇨환자의 장기간 치료흐름 43
[그림 21] 통풍의 습격 44
[그림 22] 연령별 A형 간염 항체 보유율 45
[그림 23] A형간염 환자 신고현황 45
[그림 24] 우울증 환자 증가율 46
[그림 25] 삼성서울병원 건강검진센터 스트레스 평가설문지 46
[그림 26] 한국어판 AUDIT 예시 48
[그림 27] 근골격계 질환 관련 기사 48
[그림 28] 강직성척추염에 대한 병역판정 관련 기사 49
[그림 29] 설문조사 수행현황 50
[그림 30] 병리검사 현황분석 범위 61
[그림 31] 현황분석 데이터 현황 62
[그림 32] 소변색 검사항목에 대한 범주값 64
[그림 33] 데이터 품질을 저해하는 Noise 유형 64
[그림 34] 데이터 품질관리 Process 66
[그림 35] Creatinine과 Platelet의 분석결과 예시 71
[그림 36] T.Cholesterol의 판정구간 예시 72
[그림 37] Glucose의 판정구간 예시 72
[그림 38] 병리검사-신체검사 전체 항목간 상관도 73
[그림 39] BMI vs. ALT 75
[그림 40] BMI vs. r.GTP 76
[그림 41] BMI vs. T.Cholesterol 77
[그림 42] BMI vs. TG 78
[그림 43] 고혈압여부 vs. ALT 79
[그림 44] 고혈압여부 vs. r.GTP 80
[그림 45] 고혈압여부 vs. T.Cholesterol 81
[그림 46] 고혈압여부 vs. TG 82
[그림 47] 고혈압여부 vs. Hb 83
[그림 48] 판정결과에 영향을 미치는 평가항목 순서 84
[그림 49] 판정결과와 BMI 관계분석 85
[그림 50] 빅데이터 활용모델 정의 절차 86
[그림 51] 활용모델 도출영역 87
[그림 52] 도출된 빅데이터 활용모델 87
[그림 53] 병리검사 데이터 이상값 모니터링 개념도 89
[그림 54] 데이터 기반의 신체등급 예측모델 개념도 90
[그림 55] 질환별 유사 판정사례 분석 개념도 91
[그림 56] 통계분석을 활용한 병리검사항목 판정구간 적정성 분석절차 예시 92
[그림 57] 군 데이터를 연계한 판정구간 적정성 분석 개념도 93
[그림 58] 외부 데이터 활용 질환 모니터링 개념도 95
[그림 59] 질환 발병 리스크 분석 예시 97
[그림 60] 병역의무자 건겅관리 정보제공 서비스 예시 98
[그림 61] 병리검사 데이터 공유/공개 서비스 개념도 99
[그림 62] 청년 건강/질병 통계정보 서비스 제공 예시 100
[그림 63] 대외기관 데이터연계 서비스 개념도 101
[그림 64] 일일 적정 수검인원 예측 개념도 103
[그림 65] 정밀검사자 위탁검사 병원 및 의료진 추천모델 개념도 104
[그림 66] 병역면탈 이상징후 분석 예시 105
[그림 67] 실시간 질환발생 통계분석 예시 106
[그림 68] 실시간 병역면탈 고위험 대상자 분류 예시 107
[그림 69] 병리검사 빅데이터 플랫폼 구성 개념도 111
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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