|
 |
인사말
 안녕하십니까?
2018년 대한의료정보학회 춘계학술대회 조직위원장 임효근입니다. 이번 춘계학술대회를 삼성서울병원에서 개최하게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다.
의료정보학의 발전 속도는 나날이 빨라지고 있습니다. 컴퓨터가 보급된 지 불과 수십 년 사이에 병원정보시스템과 의료영상저장 정보시스템이 대중화 되었습니다. 더 나아가 왓슨과 같은 의료에 특화된 인공지능도
등장했습니다. 조만간 딥러닝을 통해 일부 영상검사나 병리검사 결과를 컴퓨터가 판독하는 것도 가능해 질 것으로 보입니다.
이런 발전은 '데이터'가 있기에 가능한 것입니다. 데이터에서 정보를 파악하고 이를 지식으로 업그레이드함으로서 현실화 될 수 있었습니다. 그런 맥락에서 이번 춘계학술대회의 주제를 '진화하는 데이터' (Evolving
Data for Better Health) 로 잡았습니다.
키노트 스피커로 모바일 헬스의 선두주자인 Scripps Translational Science Institute의 Digital Medicine Director인 Steven Steinhubl 박사와
우리나라 대표 포털인 네이버 전 대표이사인 김상헌 경영고문을 모셨습니다. 이 두 분은 어떻게 데이터를 정보에서 지식화 했는지에 대한 통찰력을 제공할 것으로 예상됩니다.
아무쪼록 대한의료정보학회 춘계학술대회에 회원 여러분들의 많은 참석을 부탁드리며, 새롭게 변화하는 미래를 대비하는 유익한 시간이 되시기를 희망합니다.
감사합니다.
2018년 대한의료정보학회 춘계학술대회 조직위원장
성균관대학교 삼성융합의과학원 원장
임 효 근
프로그램 안내
| 6월 14일(목) |
| 08:30-09:00 |
등록 |
| 09:00-12:00 |
세미나실 1 |
세미나실 2 |
세미나실3 |
Tutorial 1
빅데이터 분석을 위한
R 프로그래밍 입문 |
Tutorial 2
OHDSI: ATLAS Tutorial |
Tutorial 3
머신러닝 기반 암 용어 사용의
미래신호 탐색 및 예측 모형 개발 |
| 12:00-13:00 |
등록 |
| 13:00-13:20 |
강당 |
개회식
개회사: 임효근 조직위원장
축사: 전상훈 대한의료정보학회장 |
| 13:20-14:20 |
범산특별강연
Reimaging Healthcare in the Digital Age
Steven Steinhubl (Director, Digital Medicine, Scripps Translational Science Institute) |
| 14:20-14:40 |
Industry Supported Symposia |
| 14:40-14:50 |
휴식 |
| 14:50-16:20 |
강당 |
세미나실 1 |
세미나실 2 |
세미나실 3 |
심포지엄 1
디지털 헬스케어 시장 개척기 |
심포지엄 2
의료빅데이터 오픈 콘테스트,
어떻게 시작할까?
- 기획부터 실제 운영까지 전 과정 맛보기 |
심포지엄3
(Real World Data)
Practical TIPs for
"EMR-Based Clinical Research" |
심포지엄 4
K-DaSH 사업단 |
| 16:20-16:30 |
휴식 |
| 16:30-18:00 |
강당 |
세미나실 1 |
세미나실 2 |
세미나실 3 |
심포지엄 5
데이터와 함께 진화하는 DARWIN |
심포지엄6
mHealth 로 구현되는 차세대 임상시험 시스템의 적용과 전망 |
심포지엄 7
뉴 스타트 건강복지안전망; IMSAFE (New Start Health & Welfare Safety Network; IMSAFE) |
심포지엄 8
헬스 클라우드 기반
헬스 혁신의 현황과 전망 |
| 6월 15일(금) |
| 08:00-08:30 |
등록 |
| 08:30-10:00 |
강당 |
세미나실 1 |
세미나실 2 |
세미나실 3 |
강의실 1 |
|
자유연제1
|
자유연제2
|
자유연제3
|
자유연제4
|
HL7 Asia
Annual
Symposium
|
| 10:00-10:20 |
휴식 |
| 10:20-11:10 |
강당 |
Keynote Speech
FHIR Is Love Story: A Brief Tale of the Journey & a Vision for Tomorrow
Charles Jaffe (CEO, Health Level 7 International(HL7))
|
| 11:10-11:30 |
휴식 |
| 11:30-13:00 |
강당 |
세미나실 1 |
세미나실 2 |
세미나실 3 |
심포지엄 9
정밀의료 병원정보시스템 (P-HIS) |
심포지엄 10
뇌과학 중심 왓슨의 미래 |
심포지엄 11
공통데이터모델 기반 전국 분산형 바이오헬스 통합 데이터망 구축 및 활용: OHDSI in Korea
|
심포지엄 12
Biomedical Informatics Research in Utah |
| 13:00-14:10 |
점심식사 |
| 14:10-15:10 |
강당 |
Keynote Speech
빅데이터 시대, 어떻게 미래를 준비할 것인가
김상헌 (네이버 고문/ 전 대표이사) |
| 15:10-15:20 |
휴식 |
| 15:20-16:50 |
강당 |
세미나실 1 |
세미나실 2 |
세미나실 3 |
심포지엄 13
스마트 의료 기술을 이용한 인터넷 중독의 조기 진단, 예방, 치료 |
심포지엄 14
국민건강보험 Big Data 활용 및 임상연구 |
심포지엄 15
Intelligent use of ICT in Nursing |
리더스포럼
|
| 16:50-17:00 |
휴식 |
| 17:00-17:30 |
강당 |
Closing Keynote
Human-Machine Interaction for Health: Coordination, Collaboration, and Beyond
Javed Mostafa (Director, Carolina Health Informatics Program) |
| 17:30-18:00 |
폐회식
추계학술대회 안내
시상식
폐회사: 임효근 조직위원장
경품추첨
|
심포지엄 세부안내
-
◆ 심포지엄 1: 디지털 헬스케어 시장 개척기 (좌장: 김치원/서울와이즈병원)
- - (류정원/힐세리온)
- 디지털 헬스케어와 네오펙트 사례 (반호영/네오펙트)
- 글로벌 모바일 헬스케어 시장 개척 사례 (김영인/눔코리아)
-
◆ 심포지엄 2: 의료빅데이터 오픈 콘테스트, 어떻게 시작할까? - 기획부터 실제 운영까지 전 과정 맛보기 (좌장: 김현창/연세의료원)
- 우리가 의료빅데이터를 만들어가는 방법 (김영아/연세의료원)
- 클라우드와 의료데이터의 만남 (전종수/한국마이크로소프트)
- 공모전 수상팀(우리동네세브란스/메딕트/니모)
- 데이터 분석 플랫폼에서 데이터 액션 플랫폼으로 (맹신희/파이디지털헬스케어)
-
◆ 심포지엄 3: (Real World Data) Practical TIPs for "EMR-based clinical Research” (좌장: 김헌성/가톨릭대학교)
- Introduction & TIPs for choosing subject (김헌성/가톨릭대학교)
- TIPs for Retrospective study & IRB (이윤희/㈜KCRP)]
- TIPS for DATA extraction and analysis (이수현/서울대학교)
- Experiences & TIPS for development of CDSS (노미정/가톨릭대학교)
-
◆ 심포지엄 4: K-DaSH 사업단 (좌장: 김종재/서울아산병원)
- AI기반 정밀의료 솔루션 (닥터앤서, Dr.Answer) 추진전략 (이준영/정보통신산업진흥원)
- K-Dash 사업: 전립선암과 인공지능 (이지열/가톨릭대학교 서울성모병원)
- K-DaSH 플랫폼의 역할 (정수헌/카카오브레인)
- 인공지능기술을 활용한 SW 개발 전략 (김현준/주식회사 뷰노)
-
◆ 심포지엄 5: 데이터와 함께 진화하는 DARWIN (좌장: 강미라/삼성서울병원)
- Lexicomp 와 함께 진화하는 처방 (임승호/삼성서울병원)
- DARWIN-M (Mobile EMR)의 진화 (이진형/삼성서울병원)
- DARWIN-C (CDW) 의 진화 (정옥순/삼성서울병원)
- DARWIN과 공생하는 고도화된 분석 시스템 (제갈세용/삼성서울병원)
-
◆ 심포지엄 6: mHealth 로 구현되는 차세대 임상시험 시스템의 적용과 전망 (좌장: 박현영/국립보건연구원)
- 임상시험 등록의 국내외 정책과 현황 (박현영/국립보건연구원)
- 임상 플랫폼 서비스의 현황 진단과 미래 전망 (유승준/한국바이오협회)
- 모바일 플랫폼을 이용한 임상시험 절차 효율화 (한승훈/서울성모병원)
- Smart Application 사례를 통한 Patient Recruiting 접근 (이병일/(주)HBA)
-
◆ 심포지엄 7: 뉴스타트 건강복지안전망; IMSAFE (New Start Health & Welfare Safety Network; IMSAFE)
(좌장: 이정열/중앙보훈병원, 표창우/홍익대학교)
- 건강복지안전망 소개 (김봉석/중앙보훈병원)
- IMSAFE: 환자지향 통합의료복지서비스(건강복지안전망) 프레임워크 (강윤철/홍익대학교)
- 환자지향 통합의료복지서비스(건강복지안전망) 플랫폼 (윤영/홍익대학교)
-
◆ 심포지엄 8: 헬스 클라우드 기반 헬스 혁신의 현황과 전망 (좌장: 유선국/ 연세대학교)
- 헬스 클라우드 HIS현황과 미래 (안선주/성균관대학교)
- 헬스 클라우드 국외 사례와 전망 -2018 HIMSS 내용을 중심으로 (최종수/삼성서울병원)
- 헬스 클라우드 기반 인공지능 활용 경험과 교훈 (김영보/ 가천대 길병원)
-
◆ 심포지엄 9: 정밀의료 병원정보시스템(P-HIS) (좌장: 이상헌/고려대학교의료원)
- 정밀의료 병원정보시스템(P-HIS) 개발 사업 소개 (이상헌/고려대학교의료원)
- Cloud EHR 소개 및 데모 시연 (조일영/삼성SDS)
- 전자의무기록과 네이버 클라우드 플랫폼의 보안 기술 (유우영/네이버비즈니스플랫폼)
- 개방형 클라우드 플랫폼(PaaS-TA) 기술과 동향 (서보국/크로센트)
-
◆ 심포지엄 10: 뇌과학 중심 왓슨의 미래 (좌장: 이영호/가천대학교)
- 음악기반 하모니 서치 알고리즘의 의료정보분야의 적용 사례 (김종우/가천대학교)
- 미래와 연결된 정신건강 서비스 (김유석/국립정신건강센터)
- 인공지능이 이끌어갈 가상현실 세계 (오석희/가천대학교)
- 머신러닝 기반 인구통계학적 자료 및 신경심리검사 결과를 이용한 알츠하이머병 신경병리 예측모형구축 (고현웅/서울대학교)
- 정보 공유·활용을 위한 오픈 플랫폼의 발전 방향 (이강윤/가천인공지능기술원)
-
◆ 심포지엄 11: 공통데이터모델 기반 전국 분산형 바이오헬스 통합 데이터망 구축 및 활용: OHDSI in Korea (좌장: 박래웅/아주대학교)
- 공통데이터모델 기반 분산형 바이오헬스 통합 데이터망 구축 (박래웅/아주대학교)
- 공통데이터모델 분산형 연구 경험 (유승찬/아주대학교)
- 삼성서울병원에서의 OHDSI CDM 구축 과정 및 현황 (강미라/삼성서울병원)
- 공통데이터모델을 활용한 스마트임상시험지원시스템 개발 (김민걸/전북대학교)
-
◆ 심포지엄 12: Biomedical Informatics Research in Utah (좌장: 이영희/University of Utah)
- Translational Informatics and Uncertainty Quantification in Clinical Research (Julio Facelli/University of Utah)
- Data Integration Methods for Translational Research (Ramkiran Gouripeddi/University of Utah)
- Answering Clinical Questions within the EHR with Context-Sensitive Infobuttons (Guilherme Del Fiol/University of Utah)
- Using HL7 FHIR to Enhance the Experience of the Clinical End User (Stanley M, Huff/Intermountain Healthcare)
- Service Oriented Clinical Data Analytics at Intermountain Healthcare (이재훈/Intermountain Healthcare)
-
◆ 심포지엄 13: 스마트 의료 기술을 이용한 인터넷 중독의 조기 진단, 예방, 치료 (좌장: 최인영/가톨릭대학교)
- 인터넷 중독과 스마트헬스케어 시스템 활용 (김대진/서울성모병원)
- 웨어러블 기기 기반의 인터넷/게임 중독 모니터링 (김인영/한양대학교)
- 가상현실 기반 인터넷·게임 중독 치료 프로그램 (김래현/한국과학기술연구원)
- 인공지능을 이용한 스마트폰 중독 예측 (최인영/가톨릭대학교)
-
◆ 심포지엄 14: 국민건강보험 Big data 활용 및 임상연구 (좌장: 김성수/연세의료원)
- 건강보험빅데이터 구조 및 활용사례 (박종헌/국민건강보험)
- 건강보험 빅데이터 연구시작을 위한 주요사안 소개 (김동욱/건강보험 일산병원)
- 건강보험 청구자료를 활용한 임상연구 (임형택/연세의료원)
-
◆ 심포지엄 15: Intelligent use of ICT in nursing (좌장: 박명화/충남대학교)
- Enabling Mobile Technology in Point-of-Care Nursing (송미라, 유안나/삼성의료원)
- Optimizing Nursing Alarms - Workflow Transformation in Mediplex Sejong using Mobile Solution (소은영/Philips
Korea,)
- 연구회 연구내용 소개: Mobile Technology and Nursing Informatics (민열하/가천대학교)
튜토리얼 세부안내
| 튜토리얼 1 (접수마감) |
| 제목 |
빅데이터 분석을 위한 R 프로그래밍 입문
|
| 교육 목표 |
R 프로그램은 빅데이터의 수집, 분석, 수치화, 시각화를 도와주는 도구로서 매우 중요한 소프트웨어 입니다. 본 교육은 R 소프트웨어를 처음 사용하는입문자를 위한 기초 교육입니다. 초보 입문자를 위해
프로그램 설치와 R을 이용한 데이터 처리 방법과 활용 사례를 교육합니다.
|
| 교육 내용 |
내용 |
강사 |
시간(분) |
| R 과 Rstudio 설치 및 데이터 구조 |
이선정 |
180분 |
| R 데이터 핸들링 및 활용 |
고수정 |
| R을 이용한 전립선암 예측 프로그램 사례 소개 |
박지환
(가톨릭대학교 의료정보학교실) |
| 참여 대상 |
R 프로그램을 전혀 경험해보지 않았으나 의료 빅데이터 분석에 관심있는 학생 및 연구자 |
| 컴퓨터 실습 |
컴퓨터 실습 있음. (노트북 지참 필요) |
| 최대 인원수 제한 |
40명 |
| 튜토리얼 2 (접수마감) |
| 제목 |
OHDSI: ATLAS Tutorial
|
| 교육 목표 |
OMOP-CDM database를 기반의 의료 데이터를 ATLAS platform과 연계하여 후향적 관찰 연구 수행 방법을 익힌다.튜토리얼 시간 내 실제로 예제 연구를 수행하여 연구의 결과를 확인하는
것을 목표로 한다. |
| 교육 내용 |
내용 |
강사 |
시간(분) |
|
• 후향적 의학 연구에대한 OHDSI guideline 및 pipeline 교육
• 실습 진행할 각자의 Drug safety / Comparative effectiveness research 연구 디자인
• ATLAS를 이용하여 DB에서 Cohort 추출 실습
• ATLAS를 이용하여 대상 cohort간 large scale propensity score matching 실습
• 결과 해석 |
유승찬
(아주대학교 의료정보학과) |
180분 |
| 참여 대상 |
의학 역학 연구 유 경험자 |
| 컴퓨터 실습 |
컴퓨터 실습 있음. (노트북 지참 필요) |
| 최대 인원수 제한 |
20명 |
| 튜토리얼 3 (접수마감) |
| 제목 |
머신러닝 기반 암 용어 사용의 미래신호 탐색 및 예측 모형 개발 |
| 교육 목표 |
머신러닝은 모집단인 빅데이터를 학습하고 모형을 개발하여 예측하기 때문에 복잡하고 다양한 사회현상을 보다 정확하게 예측할 수 있다. 본 강좌에서는 4차 산업혁명의 핵심기술인 머신러닝을 활용하여 예측모형
개발 방법론을 설명하고 소셜빅데이터에서 수집한 암 관련 키워드를 활용하여 머신러닝의Naïvebayes 분류모형, 로지스틱회귀모형, 신경망모형, 랜덤포레스트모형, 의사결정나무모형, 서포트벡터모형을
적용하여 암 용어 사용의 미래신호 탐색 및 예측 모형을 개발하는 전 과정을 소개합니다. |
| 교육 내용 |
내용 |
강사 |
시간(분) |
| 머신러닝 기반 암 용어 사용의 미래신호 탐색 및 예측모형 개발(Naïvebayes 분류모형, 신경망모형, 랜덤포레스트모형, 의사결정나무모형, 서포트벡터머신모형, 연관분석, 군집분석) |
송태민 |
180분 |
| (삼육대학교 보건관리학과) |
| 참여 대상 |
미래신호 예측 방법론과 머신러닝에 대해 알고싶은 분 |
| R을 활용하여 머신러닝으로 예측모델을 개발하고자 하는 분산형
|
| 대학생, 대학원생
|
| 교수, 연구원
|
| 개발자
|
| 컴퓨터 실습 |
실습 없음 |
| 최대 인원수 제한 |
50명 |
|
|
|
