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인사말

안녕하십니까?

1987년 창립 이후 30년 동안 우리나라 의료정보분야의 눈부신 발전을 이끌고 있는 대한의료정보학회 춘계학술 대회를 가천대학교와 길병원이 공동으로 개최하게 되어 무한한 영광으로 생각합니다. '아름다운 인재의 샘(가천)' 가천대학교 메디컬캠퍼스를 찾아주셔서 감사합니다.

가천대학교는 대한민국에서 가장 발전 가능성이 큰 대학으로 평가받고 있습니다. 명문 사학으로 발전하기 위해 노력하는 과정에서 대학구조개혁 A등급 달성, 잘 가르치는 대학 ACE 선정, 소프트웨어 중심대학 선정, IPP 선정 등 어려운 여건 속에서도 많은 성과를 달성하였습니다. 가천대학교는 가천대 길병원, 이길여암당뇨연구원, 가천뇌과학연구원, 바이오나노연구원 등 튼튼한 연구기반을 발판으로 교육, 의료 발전에 집중하고 있습니다.

가천대 길병원은 연구중심병원, 권역외상센터 등 굵직한 프로젝트를 수행하면서 우리나라의 중추 병원으로서 위상을 높이고 있습니다. 가천대 길병원은 1991년 병원전산화 시스템을 구축한 이래 디지털병원을 실현해 오고 있습니다. 이외에도 헬스IT연구센터, 인공지능 암센터 등을 차례로 개소하면서 혁신적인 정보기술 시스템을 도입하고 있습니다. 올해는 암센터를 중심으로 선진형 토털 케어 시스템을 완성시킬 것이며, 이러한 시스템을 효과적으로 지원할 수 있는 차세대 의료정보 시스템을 구축하고 있습니다.

최근 의료계는 정밀의료 또는 개인 맞춤의학 시대를 맞이하고 있습니다. 유전체 정보, 진료·임상정보, 생활습관 정보 등을 통합 분석해 환자 특성에 적합한(맞춤형) 의료 서비스를 제공하려는 시도와 연구를 본격적으로 진행하고 있습니다. 우리나라에서도 국민 건강정보와 인공지능 기술을 접목해 맞춤형 정밀의료 서비스 개발을 추진 중에 있습니다. 또한 국내외 AI 기술을 활용해 빅데이터를 분석하고 이를 진료 현장에서 사용할 수 있는 정밀의료 진단 및 치료지원시스템을 구축하고자 하는 시도를 하고 있습니다.

이러한 시대적인 의료의 변화와 흐름을 이해하고, 이 변화를 주도하기 위하여 이번 춘계 학술대회에서는 "AI-Driven Healthcare Revolution" 이라는 주제를 가지고 다양한 분야의 강연과 심포지움, 포스터 발표 그리고 IBM Watson for oncology 시연을 준비하였습니다. 아무쪼록 많이 참여 하셔서 각 분야의 최고 전문가들과 미래의학을 이끌어가는 유익한 학문의 장에 함께 하시길 기원합니다.

마지막으로 대한의료정보학회 유희석 회장님과 박래웅 이사장님, 그리고 이번 학술대회를 준비하느라 수고해주신 여러 조직위원 여러분들께 감사의 말씀을 드립니다. 학술대회에 참가하는 여러분들께 감사의 마음을 전하기 위해 다양한 프로그램을 많이 준비했습니다. 부디 끝까지 참석하셔서 보건의료정보학 분야 동료들과 학문적인 교류의 시간 뿐 아니라 친교의 시간을 가지시길 바랍니다.

2017 대한의료정보학회 춘계학술대회 조직위원장
가천대학교 부총장 노연홍


학술대회 안내

일시
2017년 6월 22일(목)~23일(금)
장소
가천대학교 메디컬캠퍼스
주제
AI-Driven Healthcare Revolution

프로그램 안내

6월 22일(목)
08:30-09:00 등록
09:00-12:00 간호대학109호 간호대학213호 CEO강의실
Tutorial 1
의료인을 위한 인공지능 튜토리얼
- 구글 텐서플로우 강좌
Tutorial 2
Tensorflow를 이용한
딥러닝 분석 환경 구축 및 기초 예제 실습
Tutorial 3
머신러닝을 이용한 소셜 빅데이터 온톨로지 구축과 예측모델 개발
12:00-13:00 등록
13:00-13:20 대강당
대한의료정보학회 개회식
개회사: 노연홍 조직위원장
축사: 유희석 대한의료정보학회 회장
13:20-14:20 범산특별강연
4차산업 혁명과 미래 보건의료
(김강립 보건복지부 보건의료정책실 실장)
14:20-14:30 휴식
14:30-16:00 간호대학109호 간호대학213호 CEO강의실
심포지엄 1
One Step Forward in HIRA's Healthcare Big Data
심포지엄 2
헬스IT 스타트업 경험과 전망
심포지엄 3
4차 산업혁명 시대에 공공의료전달체계와 의료복지안전망 구축
16:00-16:10 휴식
16:10-17:40 간호대학109호 간호대학213호 CEO강의실 간호대학 110호
패널토의
인공지능의 미래와 윤리적 이슈
심포지엄 4
지능형 의료정보시스템, DARWIN
심포지엄 5
OHDSI CDM 구축 경험과 발전 방향
심포지엄 6
공공보건 빅데이터 어떻게 활용할 것인가? -접근부터 활용에 이르기까지
 
6월 23일(금)
09:00-09:30 등록
09:30-11:00 간호대학109호 간호대학213호 CEO강의실 간호대학 110호
자유연제1
모바일헬스
자유연제2
소비자건강정보학
자유연제3
의료정보학-일반
자유연제4
임상연구정보학
11:00-11:20 휴식
11:20-12:50 간호대학109호 간호대학213호 CEO강의실
심포지엄 7
4차 산업혁명과 의료가 만나다
심포지엄 8
더 나은 간호를 위한 차세대 간호정보시스템 현황과 사례
심포지엄 9
Blockchain in Healthcare
12:50-14:10 점심식사
14:10-15:10 대강당
Keynote Speech
Healthcare in the Era of Cognitive Computing
(C. K. Wang, IBM Watson for Oncology Team)
15:10-15:20 휴식
15:20-16:50 간호대학109호 간호대학213호 CEO강의실 간호대학 110호
심포지엄 9
병원에 들어온
인공지능
심포지엄 10
Big Data Researches Beyond a Clinician
심포지엄 11
임상 유전체
빅데이터 기반 정밀의료
Student Assembly
16:50 폐회식
추계학술대회 안내
시상식
경품추첨
폐회사: 노연홍 조직위원장

심포지엄 세부안내

  • ◆ 심포지엄1 : One Step Forward in HIRA's Healthcare Big Data (좌장: 이태선/건강보험심사평가원)
    • HIRA 빅데이터 활용 활성화 전략 (신현철/건강보험심사평가원)
    • Big Data 로 그리는 Business 지도 (이은영/㈜오픈메이트)
    • 신약의 적응증 확대 및 복합제 개발 사례 (이경아/㈜CJ헬스케어))
  • ◆심포지엄2 : 헬스IT 스타트업 경험과 전망(좌장: 임정희/인터베스트)
    • 벨트형 웨어러블을 활용한 라이프 로깅 (강성지/웰트)
    • 살아남는 헬스케어 서비스의 조건 (정수덕/눔 코리아)
    • 디지털헬스케어 의료기기 창업 (류정원/힐세리온)
    • Recent Advances in Mental Health Care (이기원/와이브레인)
  • ◆심포지엄3 : 4차 산업혁명 시대에 공공의료전달체계와 의료복지안전망 구축(좌장: 주영수/한림대학교성심병원)
    • 보훈의료전달체계와 보훈의료복지통합서비스망 (김봉석/중앙보훈병원)
    • 의료복지안전망(Health Care & Welfare Safety Network)과 차세대 HIS 구축 (홍영란/고려대학교)
    • 국가유공자 유전체 등록사업 (Biobank)와 정밀의료 (김춘관/중앙보훈병원)
  • ◆패널토의 : 인공지능의 미래와 윤리적 이슈 (좌장: 양광모/삼성서울병원)
    • 패널 (이영주/한국정보화진흥원)
    • 패널 (김범석/서울대학교병원)
    • 패널 (박형욱/단국대학교)
    • 패널 (감혜진/서울아산병원)
  • ◆심포지엄4 : 지능형 의료정보시스템, DARWIN (좌장: 장동경/삼성서울병원)
    • Standard 기반 EMR (강미라/삼성서울병원)
    • Clinical Knowledge Based CPOE (차원철/삼성서울병원)
    • Precision Medicine을 위한 CDW (장동경/삼성서울병원)
    • 의료에서 Rule Based Management System (최종수/삼성서울병원)
    • 병원계 차세대 시스템 구축 Lessons Learned (송유진/삼성SDS)
  • ◆심포지엄 5: OHDSI CDM 구축 경험과 발전 방향 (좌장: 박래웅/아주대학교)
    • 원광대학교 병원에서의 OHDSI CDM 구축 과정 및 현황 (정창원/원광대학교병원)
    • 삼성서울병원에서의 OHDSI CDM 구축 과정 및 현황 (이병기/삼성서울병원)
    • 강원대학교병원에서의 OHDSI CDM 구축 과정 및 현황 (문기원/강원대학교병원)
    • 전북대학교병원에서의 OHDSI CDM 구축 과정 및 현황 (김민걸/전북대학교병원)
  • ◆심포지엄6 공공보건 빅데이터 어떻게 활용할 것인가? -접근부터 활용에 이르기까지 (좌장: 김현창/연세의료원)
    • 국민건강보험공단 코호트DB를 이용한 임상연구 설계방법 (김동욱/건강보험 일산병원)
    • 공공보건 Big data를 활용한 임상연구 (임형택/세브란스병원)
    • 공공기관 Big data의 특징과 연구 활용 방안 (김은화/연세의료원)
  • ◆심포지엄7 : 4차 산업혁명과 의료가 만나다 (좌장: 유선국/연세대학교)
    • 4차 산업혁명과 헬스케어 (안선주/산업통상자원부)
    • 4차 산업혁명과 웨어러블기기 (최병관/부산대학교병원)
    • 헬스케어와 블록체인 (이병기/삼성서울병원)
  • ◆심포지엄8 : 더 나은 간호를 위한 차세대 간호정보시스템 현황과 사례(좌장: 조인숙/인하대학교)
    • 간호혁신을 향한 SNUH NIS Prime (조은미/서울대병원)
    • From Complex To Optima: 통합•연계•자동화를 통한 환자안전 및 업무효율성 향상 (송미라/삼성서울병원)
    • 차세대 NIS 진행 과정의 도전과 Lessoned Learned (김영아/연세대학교 세브란스병원)
  • ◆심포지엄 9: Blockchain in Healthcare (좌장: 강건욱/서울대학교)
    • 글로벌 헬스케어 블록체인 동향 (강건욱/서울대학교)
    • 국내 헬스케어 블록체인 현황과 전망 (정세영/분당서울대학교병원)
    • 헬스케어 블록체인 프로젝트 제안 (신채민/한국보건의료연구원)
    • 헬스케어 블록체인 적용의 법적 이슈 (황핑핑/테크앤로)
  • ◆심포지엄10 : 병원에 들어온 인공지능 (좌장: 안성민/가천대길병원)
    • Healthcare revolution led by cognitive computing (C. K. Wang/IBM Watson for Oncology Team)
    • 인공지능과 정밀의학 (안성민/가천대길병원)
    • IBM Watson for Oncology in Gil Medical Center: From the Perspective of Colorectal Cancer Treatment (이원석/가천대길병원)
  • ◆심포지엄11 : Big Data Researches Beyond a Clinician (좌장: 한현욱/아주대학교)
    • GEO Data Based Analysis of Early Cervical Cancer with Human Papillomavirus Infection (정규하/고려대학교 구로병원)
    • Inference of Genetic Events Associated With Recurrence of Non-small Cell Lung Cancer (홍지형/가톨릭대학교 인천성모병원)
    • Clinical Decision Supporting System for Korean Hypertension Guideline (이은솔/㈜메디블록)
    • Comparison of Gene Regulatory Network Related to Epithelial–Mesenchymal Transition Between Stage I and IV in Gastric Cancers (임선교/아주대학교)
    • 연속 건진 데이터를 이용하여 새로운 대사증후군 발생 예측인자로서 염증 수치의 유용성 (허규연/삼성서울병원)
  • ◆심포지엄12 : 임상 유전체 빅데이터 기반 정밀의료 (좌장: 이재호/서울아산병원)
    • 임상유전체 활용을 위한 플랫폼 설계 및 구축(박유랑/서울아산병원)
    • 정밀의료에서의 병원내 NGS Test(김덕훈/서울아산병원)
    • ISO 20428-임상 유전체 분석 검사 보고서 표준(신수용/경희대학교)
    • 정밀의료 빅데이터 플랫폼 구축 관련 규제 정책 분석(유소영/서울아산병원)

튜토리얼 세부안내

Tutorial-1 (신청마감)
제목 의료인을 위한 인공지능 튜토리얼- 구글 텐선플로우(Tensorflow) 강좌
교육 목표 인공지능, Deep Learning에 대한 이해를 갖춘다
Tensorflow 개발 환경을 구축할 수 있다.
파이썬으로 기초 인공지능 알고리즘을 구현할 수 있다.
의료 정보학 분야에 인공지능 활용 능력 배양
교육 내용 내용 강사 시간
Tensorflow 소개, Tensorflow 설치하기
Linear Regresssion & Logistic Regression
Multiple Neural Network
Deep Learning, CNN
KNN, K-Means
강성홍, 송상근 (인제대)
최병관
(부산대학교병원)
180분
참여 대상 의료인 (의사, 간호사)
의료정보 전공자
의공학 전공자
• 의료 통계, 빅데이터 전공자
컴퓨터 실습
여부
실습 있음(노트북을 지참하시면 강의 중 실습에 참여하실 수 있습니다)
강의장소 간호대학 109호 (최대 30명)
Tutorial-2 (신청마감)
제목 Tensorflow를 이용한 딥러닝 분석 환경 구축 및 기초 예제 실습
교육 목표 딥러닝 분석을 손쉽게 할 수 있는 환경을 구축하고, 간단한 딥러닝 예측 실습을 수행하여, 향후 연구자가 본인의 연구에 딥러닝 방법론을 적용할 수 있도록 한다.
교육 내용 내용 강사 시간
딥러닝 분석환경 구축 (도커, 리눅스, 파이썬, 주피터 노트북)
딥러닝 기초 이론 (이미지 분석, 시퀀스 분석)
• 딥러닝 예측 모델 실습(이미지, 시퀀스)
진상형
(아주대학교)
180분
참여 대상 딥러닝 분석을 위한 환경 구축이 필요한 사람
• 딥러닝 기초 이론 및 기초 예제 실습 경험이 필요한 사람
컴퓨터 실습
여부
실습 있음(노트북을 지참하시면 강의 중 실습에 참여하실 수 있습니다)
강의장소 간호대학 213호 (최대 20명)
Tutorial-3 (신청마감)
제목 머신러닝을 이용한 소셜 빅데이터 온톨로지 구축과 예측모델 개발
교육목표 소셜 미디어를 비롯한 웹 상의 빅데이터를 기존의 정형 빅데이터와 융합•분석하여 연구에 활용하게 되면 사회현상을 보다 정확하게 예측할 수 있다. 본 강좌에서는 소셜 미디어 자료를 분석하는 데 필요한 분석틀인 온톨로지의 중요성과 온톨로지 개발방법을 소개하고 4차 산업혁명의 핵심기술인 머신러닝을 활용한 미래예측 방법론을 설명하고 청소년 우울 등을 예로 수집된 소셜 빅데이터를 R을 활용하여 머신러닝의 로지스틱회귀모델, 신경망모델, 랜덤포레스트모델, 의사결정나무모델, 서포트벡터모델을 적용하여 모형을 개발하여 미래를 예측하는 과정을 소개하고자 한다.
교육 내용 내용 강사 시간
• 소셜데이터 분석에서의 온톨로지의 중요성 및 개발방법
• 소셜 빅데이터 분석방법론
• 머신러닝을 활용한 예측모델 개발
(신경망모델, 랜덤포레스트모델, 의사결정나무모델, 서포트벡터머신모델, 연관분석)
박현애
송태민
60분
120분
참여 대상 소셜 빅데이터 분석틀인 온톨로지, 분석방법론과 머신러닝에 관심이 있고 R을 활용하여 머신러닝으로 예측모델을 개발하고자 하는 대학생, 대학원생, 교수, 연구원, 개발자
컴퓨터 실습 여부 컴퓨터 사용(실습 script 사전 배포) (노트북을 지참하시면 강의 중 실습에 참여하실 수 있습니다)
강의장소 CEO강의실