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인사말

안녕하십니까?

1987년 창립 이후 30년 가까이 우리나라 의료정보분야의 눈부신 발전을 이끌고 있는 대한의료정보학회 추계학술대회를 건양대학교 대전메디컬캠퍼스에서 개최하게 되어 무한한 영광으로 생각합니다. 또 2015년 대한의료정보학회 추계학술대회에 참석해 주신 학회 회원님들, 그리고 의료정보분야의 기업인, 전문가, 학생여러분을 기쁜 마음으로 환영하며 감사의 말씀을 드립니다.

의료정보분야는 의료기술의 발전과 질병 예방, 개인중심 건강관리를 위한 헬스케어에 대한 관심, 모바일과 웨어러블 등의 디지털 디바이스의 진화, 표준화와 빅데이터, 사물인터넷, 정보보안 등 ICT 기술발전에 따라 그 중요성이 점점 강조되고 있습니다. 특히 의료정보학은 융합적이고 다학제간 분야로써 의료산업 시장의 수요에 따른 인력양성의 필요성이 대두되고 있는 시점입니다.

우리대학에서는 대전캠퍼스를 의학분야로 특성화하여 의과대학, 간호대학, 의과학대학, 의료공과대학의 4개 단과대학이 대학병원과 함께 융합 교육과 연구를 위한 메디컬캠퍼스를 구축하고 있습니다. 건양대학교병원은 총 830병상 규모의 병원으로 대전지역 대학병원 최초로 국제의료기관평가 JCI 인증을 통과하는 등 국제수준의 병원으로 발전하고 있습니다.

건양대학교병원은 전자의무기록 시스템(EMR)을 2011년부터 가동하였으며, 의료영상저장시스템인 PACS 시스템을 사용하고 있어 환자정보공유가 용이해 정확하고 안전한 진료를 시행하고 있습니다. 무선인식시스템인 RFID 시스템도 구축되어 모든 기자재가 안전하게 관리되고 있고, 자산관리까지 이루어지고 있습니다.

이번 추계학술대회는 "New Vision and New Education for Medical Informatics"라는 주제로 다양한 강연과 심포지엄 등 풍성한 프로그램을 준비하였습니다. 디지털 헬스케어, 정보의학인증, 빅데이터, 간호정보학, 표준화, multi-level data integration, 환자주도형 건강관리시스템, 개인건강기록 등 다양한 분야의 심포지엄과 자유연제 및 포스터 발표, 그리고 기업 전시부스가 준비되었습니다.

특히 학부생의 의료정보학 교육에 관한 심포지엄을 비롯해 학부생들의 논문발표세션과 포스터세션을 별도로 마련하여 의료정보분야의 대학생들이 지식과 경험을 교류하도록 하고, 최고의 전문가들의 발표를 통해 지식과 진로에 대한 소중한 정보를 구하는 기회가 되기를 기대합니다. 이들이 의료정보의 미래를 이끌어 갈 소중한 인재들이기 때문입니다.

아무쪼록 이번 추계학술대회가풍성한 지식과 인적 교류의 장이 되기를 바랍니다. 끝으로 오늘 발표를 맡아주신 분들과 좌장 여러분들께 감사를 드리며 학술대회를 준비하느라 애쓰신 조직위원 여러분들과 많은 지원을 아끼지 않으신 대한의료정보학회 김명기 회장님께 감사를 드립니다.

대한의료정보학회 2015년 추계학술대회 조직위원장
건양대학교 의무부총장 겸 의료원장
박 창 일

학술대회 안내

일시
2015년 11월 26일(목)-27일(금)
장소
건양대학교(대전 메디컬캠퍼스) 죽헌정보관
주제
New Vision and New Education for Medical Informatics

프로그램 안내

11월 26일(목)
09:30-10:00 등록
10:00-12:30 리버럴아츠홀 302호 505호 503호
Tutorial 1
웹에서 하는 R통계분석
-문건웅
(가톨릭대학교)
Tutorial 2
딥러닝
-정규환
(VUNO Inc.)
심포지엄
(11:00-12:00)
-Invitation Only-
APAMI Symposium :
의료정보학회의 동향
심포지엄
(11:00-12:00)
개인건강정보 표준화
이슈 및 전망
12:30-13:00 등록
13:00-13:20 리버럴아츠홀
개회식
개회사 박창일 추계학술대회 조직위원장 
축사 김명기 대한의료정보학회장
특별연설 박현애 IMIA회장
13:20-14:20 범산특별강연
Big Data Analytics - 조성준 서울대학교 산업공학과 교수
14:20-14:40 정보의학 학술상 강연
Looking Back and Moving Forward- 조인숙 인하대학교 교수
14:40-14:50 휴식
14:50-16:20 리버럴아츠홀 302호 301호
심포지엄
의료정보학부생의 핵심역량
심포지엄
의료정보화를 위한 구조화, 보호, 인증 그리고 의미있는 교류를 논하다!
심포지엄
디지털헬스와 임상연구
16:20-16:30 휴식
16:30-18:00 리버럴아츠홀 302호 301호
심포지엄
빅데이터, 마케팅 구호인가 학술적 실체인가?
심포지엄
바이오 정보의학과 미래의학
심포지엄
환자안전을 위한 간호정보시스템 역할과 전략: 의료기관 인증평가 중심으로


11월 27일(금)
09:00-09:30 등록
09:30-11:00 리버럴아츠홀 302호 301호
심포지엄
개인 중심 건강정보통합 PHR의 연구 및 상용화 사례, 그리고 한계와 발전방향
심포지엄
ICT 기반 건강관리서비스의 실제 사례
심포지엄
다차원 데이터 융합을 활용한 임상적용: 현재와 미래
11:00-11:10 휴식
11:10-12:00 리버럴아츠홀
Keynote Speech
세계 재난로봇 경진대회 1등 팀의 특별강연
로봇기술과 미래 – 오준호 KAIST 기계공학과 교수
12:00-13:30 점심식사
13:30-15:00 리버럴아츠홀 302호 301호
심포지엄
디지털헬스케어 스타트업 생태계 활성화는 가능한가?
심포지엄
의사&기업대표들이 말하는 보건의료 혁신
심포지엄
임상연구정보기반 보건의료
경영과 사업화 인력양성
15:00-15:10 휴식
15:10-16:40 리버럴아츠홀 302호 301호
자유연제1
Data Science
자유연제2
Medical Informatics Platform
자유연제3
의료IT공학 캡스톤디자인
16:40- 리버럴아츠홀
폐회식
APAMI2016 안내
2016 춘계학술대회 안내
경품추첨
시상식
폐회사 박창일 추계학술대회 조직위원장


심포지엄 세부안내

APAMI symposium: 의료정보학회의 동향 (좌장: 조경희)
• 국내 의료정보학회의 흐름: 최인영(가톨릭대학교)
• 세계 의료정보학회의 흐름: 박현애(서울대학교)
개인건강정보 표준화 이슈 및 전망 (좌장: 유돈식)
• 개인건강라이프로그 구조화 및 데이터교환: 배인호(㈜카이랩)
• 한의 치료기록 명세 요구사항 - 제1부 약물치료: 장현철(한국한의학연구원)
• 건강 라이프로그 서비스를 위한 프라이버시 및 보안 지침: 이명규(가천대학교)
• 의료 문서 기반 개인건강기록 교환 모델 – 제2부: 메타데이터 등록소 기반 개인건강기록 파일 구조의 생성과 검증:   김주한(서울대학교)
의료정보 학부생의 핵심역량 (좌장: 강병익)
• 의료정보학과 학부생의 현장실습 사례: 김화선(대구한의대학교)
• 정보센터가 바라는 신입직원의 모습: 최진욱(서울대학교)
• 대한의료정보학회 의료정보관리사 추진과 발전방안: 조훈(경북대학교)
의료정보화를 위한 구조화, 보호, 인증 그리고 의미있는 교류를 논하다! (좌장: 박하영)
• 보건의료정보교류체계 구축을 위한 정보화 전략계획 2020: 황희(한국보건산업진흥원)
• 2015년 국내 보건의료정보화 현황조사 개요 및 국외 EMR 인증 동향: 박정선(한국보건산업진흥원)
• 의료현장 적용을 위한 의료정보 구조화 사례 개발: 신수용(서울아산병원)
• 보건의료정보보호 체계구축: 한근희(고려대학교)
• 영상정보 교류를 위한 국제표준 기반의 판독소견서 구현 프로파일 개발: 김정훈(분당서울대학교병원)
디지털헬스와 임상연구 (좌장: 이재호)
• 디지털 헬스케어 시대의 임상 시험: 김치원(서울와이즈요양병원)
• 디지털 헬스케어를 위한 의료기기 개발과 활용: 류정원(힐세리온)
• IT Infrastructure for clinical trial: 박유랑(서울아산병원)
빅데이터, 마케팅 구호인가 학술적 실체인가? (좌장: 신수용)
• 왓슨, 헬스케어의 혁신: 이강윤(한국IBM)
• 건강보험 빅데이터의 활용: 신순애(국민건강보험공단)
• 빅데이터는 좋은 마케팅 구호다: 양광모(삼성서울병원)
• 빅데이터의 현실적 가치: 신수용(서울아산병원)
바이오정보의학과 미래의학 (좌장: 이계화)
  • Cancer genomics data analysis, experiences in endocrine surgery: 이진욱(서울대학교병원)
• Public big data analysis for cancer using The Cancer Genome Atlas: 강준(가톨릭대학교)
• Tele-health in Korea: Current statuses and obstacles: 김헌성(가톨릭대학교)
• Establishing a program for a clinical informatics subspecialty in Korea and needs assessment survey in
  physicians: 이계화(서울대학교)
환자안전을 위한 간호정보시스템 역할과 전략: 의료기관 인증평가 중심으로 (좌장: 조인숙)
• 보건의료 정책 방향과 간호중심의 의료의 질 평가 현황: 박춘선(건강보험심사평가원)
• 환자안전, 의료기관 인증 그리고 간호정보시스템: 황인선(의료기관평가인증원)
• 전략적 간호정보시스템 운영을 통한 환자안전 및 인증 이행방안: 김영아(서울대학교병원)
• 간호정보시스템 활용 전략과 실무 사례 II: 정현순(강남세브란스병원)
개인 중심 건강정보통합 PHR의 연구 및 상용화 사례, 그리고 한계와 발전방향 (좌장: 정국상)
• 서울아산병원 모바일 PHR 현황 및 발전방향: 이재호(서울아산병원)
• Avatar Beans: PHR for Dialysis Patients: 이계화(서울대학교)
• PHR 플랫폼 기반 개인맞춤형 건강관리: 송승재(라이프시맨틱스)
• PHR 상용화 사례와 국내 사업화 전략: 김민영(누스코)
• HL7 FHIR 기반 개인건강정보 중계 플랫폼: 황희정(가천대학교)
ICT 기반 건강관리서비스의 실제 사례 (좌장: 김헌성)
• Active aging을 위한 건강관리 콘텐츠 및 플랫폼 개발: 정은영(가천대길병원)
• 혈당관리를 위한 원격모니터링 서비스: 한-중 국제연구: 노미정(가톨릭대학교)
• 스마트 혈당관리 진짜 필요할까?: 이상열(경희대학교)
다차원 데이터 융합을 활용한 임상적용: 현재와 미래 (좌장: 김성수)
• Multi-level and multi-stage data integration for cardiac emergency: 차원철(삼성서울병원)
• Multi-level data integration in difficult-to-treat diabetes: 진상만(삼성서울병원)
• Multi-level data integration for obesity: 최형진(서울대학교)
디지털헬스케어 스타트업 생태계 활성화는 가능한가? (좌장: 정지훈)
• 헬스케어 스타트업, 창업과 운영. 그리고 생존기: 최두아(휴레이포지티브)
• 기술기반 헬스케어 스타트업의 창업과 펀딩: 백승욱(루닛(주))
• 하드웨어 기반 헬스케어 스타트업, 제조와 시장개척기: 권예람(아이엠랩)
의사&기업대표들이 말하는 보건의료 혁신 (좌장: 김일곤)
• 미국의료정보전략: Learning Health System & Interoperability: 유승종(Startup 준비 중)
• 모바일 개인 진료영상관리 PoHR (Person-owned Health Record): 최형식(HESEL)
• Problem Oriented Healthcare Service(POHS): 신재원(우리집 주치의 닥터신)
• 토론: 김설아(마콜커뮤니케이션)
임상연구정보기반 보건의료 경영과 사업화 인력양성 (좌장: 이영성)
• 공익적 임상연구 추진 전략 - 국민건강임상연구사업을 중심으로: 김수경(한국보건의료연구원)
• A Community Intervention Trial for Reducing Breast Health Myths and Promoting Breast Cancer Screening
  (지역사회근거창출 임상간호연구 사례): 홍외현(충북대학교)
• 의료3D프린팅 산업의 기술경제성 분석: 김응도(충북대학교)
• 의료기술평가를 위한 빅데이터 연계사례: 고민정(한국보건의료연구원)

튜토리얼 세부안내

Tutorial-I

제목 웹에서 하는 R 통계분석
교육 목표 오픈소스 통계 프로그램인 R과 shiny를 이용하여 제작된 web-R.org 서버(무료)를 이용하여 프로그래밍 없이 클릭만으로 논문작성에 꼭 필요한 표 만들기, 다중회귀분석, 로지스틱 회귀분석 및 생존분석을 시행하는 방법을 배우고 나무분석을 통한 분류 및 예측, 생존나무분석을 통한 생존기간의 예측 등을 배운다.
교육 내용 내용 강사 시간(분)
1. 다중회귀분석
2. 로지스틱회귀분석
3. 생존분석
4. 생존분석시 연속형 변수(나이, 전이된 임파절 개수 등)의 cutpoint 구하기
5. 나무분석을 통한 분류 및 예측
6. 생존나무분석을 통한 생존기간의 예측
7. 메타분석
문건웅(가톨릭대학교 순환기내과)     150분
참여 대상 1. 통계를 이용하여 논문을 작성하고자 하는 의료인
2. 통계를 이용하고자 하는 연구원
컴퓨터 실습 여부 강의 시간이 제한된 관계로 step by step으로 실습은 진행하지 못하지만 개인 노트북이 있는 경우 강의에 맞추어 직접 실행해볼 수 있음.
인터넷 사용 여부 사용

Tutorial-Ⅱ

제목 딥러닝
교육 목표 딥러닝의 대한 개요와 딥러닝의 주요 모델 구조를 이해하고, 이를 활용한 다양한 모델 구축 방법 및 적용 예제를 살펴본다. 또한 딥러닝이 의료 데이터 분석에 적용된 사례를 통해 연구나 현업에서 활용할 수 있는 방법에 대해 탐색한다.
교육 내용 내용 강사 시간(분)
1. 딥러닝 개요. (10분)
2. RBM, DBN (20분)
3. Auto Encoder (20분)
4. Convolutional Neural Network (30분)
5. Recurrent Neural Network (30분)
6. Deep Learning Applications (20분)
7. Deep Learning in Medicine (30분)
8. 질의 응답(20분)
정규환(공학박사, 현 VUNO Inc.
기술이사(CTO))     
150분
참여 대상 딥러닝에 관심있는 학생, 연구원, 현업 종사자
컴퓨터 실습 여부 없음(강사가 실습 데모를 시연)
인터넷 사용 여부 사용(실습 서버 접속을 위해 필요)