라이프로그(Life Log) 기반 의료 빅데이터와 디지털 헬스케어 로봇 기술 동향
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| Publication Date | 2018/08/27 |
| ISBN | 9791185497150 |
| Categories | 경제 경영 > 경제 |
Contents
제1장 라이프로그(Life Log) 기반 의료 빅데이터와 디지털 헬스케어
1. 라이프로그(Life Log) 기반 디지털 헬스케어 기술 개요
1-1. 라이프로그(Life Log)와 빅데이터
1-1-1. 라이프로그 개념 및 특성
가. 라이프로그 개념
나. 라이프로그의 특성
다. 라이프로그의 장·단점
1-1-2. 라이프로그(Life Log) 데이터 수집
가. 행동정보(위치, 활동량 등)를 이용한 라이프로그
나. 생체정보(맥박, 피부 전도도, 피부 온도 등)를 이용한 라이프로그
① 맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 라이프로그
② 심전도(Electrocardiogram, ECG) 기반 라이프로그
③ 맥파전파속도(PulseWaveVelocity, PWV)
1-1-3. 라이프로그 기반 빅데이터
가. 라이프로그와 빅데이터 개요
가-1. 개인 빅데이터
가-2. 개인건강기록(Personal Health Record, PHR)
나. 보건의료 빅데이터
다. 병원 진료 기록
라. 유전체 데이터
라-1. 유전체 정보분석
① 단일 유전자 검사(Sanger sequencing·생어 시퀀싱)
② 인간게놈프로젝트(Human Genome Project)
③ 차세대 염기서열 분석(Next Generation Sequencing)
③-1. 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술의 종류
③-2. 마이크로바이옴(Microbiome)
라-2. 유전체 개인 맞춤 분석
마. 라이프로그
마-1. 웨어러블 디바이스 기반 라이프로그
마-2. 스마트폰 기반 라이프로그
바. 분산형 바이오 빅데이터
바-1. 분산연구망(Distributed Research Network)
바-2. 국내 분산형 바이오 플랫폼
1-2. 디지털 헬스케어 개요
1-2-1. 디지털 헬스케어 기술 개요
1-2-2. 디지털 헬스케어와 원격진료(Telemedicine)
1-2-3. 디지털 헬스케어와 웰니스(wellness)
1-3. 디지털 헬스케어 서비스 기술
1-3-1. 디지털 헬스케어 클라우드 서비스
1-3-2. 정밀의료(Precision Medicine)
가. 정밀의료의 개념
나. 정밀의료의 분야
다. 정밀의료 동향
2. 디지털 헬스케어 동향
2-1. 의료용 AI 기술
가. 빅데이터 기반 의료용 인공지능
나. 의료 인공지능 핵심 딥러닝
다. 의료 인공지능 IBM의 왓슨
2-2. 의료용 3D 프린팅 기술(바이오 프린팅)
2-3. 디지털 헬스케어와 블록체인
가. 블록체인 개념
나. 블록체인 특징
나-1. 퍼블릭 블록체인(Public Blockchain)
나-2. 프라이빗(컨소시엄) 블록체인(Private Blockchain)
다. 블로체인과 디지털 헬스케어
제2장 디지털 헬스케어 기술동향
1. 의료로봇 기술 개요
1-1. 의료로봇 기술 개요
1-2. 의료로봇 기술 동향
1-2-1. 노약자 케어 및 간병 로봇
1-2-2. 침대, 휠체어, 환자 이송로봇
1-2-3. 보행보조 로봇(walking assist robot)
1-2-4. 원격진료 로봇
1-2-5. 치매 예방·자폐아동 훈련 서비스 로봇
1-2-6. 간호·케어용 로봇
1-2-7. 수술 지원 로봇
1-2-8. 재활 지원 로봇
가. 재활 지원 로봇 개요
나. 호코마(HOCOMA)의 재활시스템
다. 웨어러블 로봇(Wearable Robot), 외골격 로봇(Exoskeleton Robot)
2. 디지털 헬스케어 산업동향
2-1. 국내외 디지털 헬스케어 산업 동향
2-1-1. 해외 디지털헬스케어 산업 동향
가. 구글의 구글핏(Google Fit)
나. 애플의 헬스킷(Health Kit)
다. 마이크로소프트의 MS헬스(MS Health)
라. IBM의 왓슨헬스클라우드(Wstson Health Cloud)
마. GE의 GE헬스클라우드(GE Health Cloud)
바. 필립스 인텔리스페이스포털(IntelliSpace Portal)
2-1-2. 국내 디지털 헬스케어 산업 동향
가. 삼성전자
나. 카카오
다. 네이버
참고문헌
그림목차
[그림 1] Digital Hospital
[그림 2] 정밀 의학 패러다임 변화
[그림 3] 라이프로그(Life Log) 데이터의 종류
[그림 4] 라이프로그 데이터 수집
[그림 5] 라이프로그 데이터 마이닝 기반 헬스 모니터(디지털 엔젤) 개념도
[그림 6] 라이프로그 모니터링
[그림 7] 라이프로그 기반 MashMap 프레임 워크의 전체 구조
[그림 8] 라이프로그 서비스의 분류
[그림 9] 생체신호인식
[그림 10] Architecture of Emotion Detection and Recognition System(EDRS)
[그림 11] ECG 신호의 신호 처리 및 감정 식별 단계
[그림 12] 맥파 속도에 영향을 미치는 요인
[그림 13] 헬스케어 빅데이터 종류와 플랫폼 예시
[그림 14] 우리의 삶을 변화시킬 빅데이터
[그림 15] 국내 전자건강기록(EHR) 시장 성장 추이 및 전망
[그림 16] 정밀의료용개인건강기록플랫폼활용체계
[그림 17] 인공지능 신약 개발 모델
[그림 18] 공통데이터모델(Common Data Model; CDM)
[그림 19] 의료정보 교류 개념도
[그림 20] 개인 전자 건강 기록
[그림 21] 유전체 의학
[그림 22] DNA를 추출하는 기술
[그림 23] Sanger sequencing 기본원리
[그림 24] 인간게놈프로젝트
[그림 25] 분자유전학
[그림 26] 인간게놈프로젝트(Human Genome Project) 진행 과정
[그림 27] 기존 방식 대 차세대 염기서열 분석(NGS) 방식의비교
[그림 28] 차세대 DNA 시퀀싱
[그림 29] NGS 분석 진행 과정
[그림 30] 표적 염기서열 분석(targeted NGS)의 과정과 필요 시간
[그림 31] 다양한 신체 부위의 피부에 존재하는 미생물 군집 구조의 차이
[그림 32] 인간 장내 주요 미생물 분포
[그림 33] 장신경계(enteric nervous system)
[그림 34] 휴먼 마이크로바이오타와 인체와의 소통
[그림 35] 개인 유전정보 분석
[그림 36] 웨어러블 디바이스 기반 라이프로그 정보 수집 및 활용
[그림 37] 웨어러블 디바이스의 다양한 사용 예
[그림 38] PLUS 시스템 아키텍처
[그림 39] 분산연구망의 개념
[그림 40] 의료기관 전자의무기록(EMR) 보급률(2016년)
[그림 41] 분산형 빅데이터 플랫폼
[그림 42] 국내 분산형 바이오 빅데이터 모델
[그림 43] 디지털 헬스케어의 진화 플랫폼
[그림 44] 원격진료(Telemedicine) 개요 및 유형
[그림 45] 건강 및 웰니스 프로세스
[그림 46] 주요국 노인인구 비율 추이 및 전망
[그림 47] 한국 노인인구 비중과 노인 의료비
[그림 48] 클라우드 의료 서비스
[그림 49] 클라우드 서비스로 제공되는 통합의료 정보시스템 클레머(CLEMR)
[그림 50] 세계 퍼블릭 클라우드 최종 사용자 지출 전망
[그림 51] 정밀의료의 데이터 구성
[그림 52] 정밀의학 패러다임
[그림 53] 정밀의료의 개요
[그림 54] 약물 상호작용 예측 방법론 딥디디아이(DeepDDI) 모식도
[그림 55] 의료용 인공지능의 필요성
[그림 56] 인공지능 도입에 따른 2026년 미국 보건의료 부문별 비용절감 예상 규모
[그림 57] 의료데이터의 증가 속도
[그림 58] 헬스케어 데이터 구성
[그림 59] 인공지능 기반 헬스케어 서비스
[그림 60] 지도학습 기반 흉부 X영상 분류 및 병변 탐지
[그림 61] 3D 프린터 원리
[그림 62] 3D 세포 프린팅 기반 패치형 심근경색 줄기세포 치료제 개발 예상 모식도
[그림 63] 3D프린팅 세계시장 전망
[그림 64] 블록체인의 연결 구조
[그림 65] 블록체인 작동 프로세스
[그림 66] 블록체인 거래의 기본구조
[그림 67] 의료정보 시스템에 블록체인 도입 방안
[그림 68] 블록체인으로 인한 의료 데이터 생태계
[그림 69] 의료로봇의 핵심기술
[그림 70] 의료로봇과 로봇 심장 수술
[그림 71] 로베어(ROBEAR)
[그림 72] 아시모(ASIMO)
[그림 73] 환자 이송로봇
[그림 74] 보행보조 로봇
[그림 75] 실벗(SILBOT)의 객체 지향 프로그래밍을 위한 지능적 아키텍처
[그림 76] ‘Ninnin Pepper’를 활용한 서비스 및 향후 제공 추진 서비스 예시
[그림 77] TUG의 이동시스템
[그림 78] 한국-일본의 노령화지수 추이
[그림 79] 의료로봇수술의 과정
[그림 80] 로봇수술의 응용 범위
[그림 81] 세계 의료용 수술로봇 시장 추이
[그림 82] 마이크로 로봇의 동작 방식과 주요 기능
[그림 83] 뇌졸중 환자 보행 재활 로봇 ROBIN-H1
[그림 84] 호코마(HOCOMA) 재활시스템
[그림 85] 에리고(ERIGO) 재활로봇
[그림 86] 전 세계 재활로봇 시장 성장
[그림 87] 로봇의 역사
[그림 88] 활용 분야에 따른 웨어러블 로봇
[그림 89] 현대자동차그룹의 웨어러블 로봇
[그림 90] 사이버다인 할(HAL)의 구성도
[그림 91] 하버드대학의 노인용 착용 로봇
[그림 92] 현대로템 RMX
[그림 93] 글로벌 디지털 헬스케어 시장 규모
[그림 94] 빅데이터 활용 서비스 해외 사례 및 헬스케어 패러다임의 변화
[그림 95] 헬스케어 플랫폼 분류
[그림 96] 구글핏(Google Fit)
[그림 97] AI 연구 플랫폼 구성
[그림 98] 애플워치 애플리케이션
[그림 99] Apple 플랫폼
[그림 100] 마이크로소프트 헬스
[그림 101] IBM 헬스케어 클라우드 시스템
[그림 102] 확장 가능한 GE 헬스케어 어플라이드 인텔리전스(Applied Intelligence)
[그림 103] 헬스케어 데이터 수집·통합·활용의 흐름
[그림 104] 알림톡 서비스
[그림 105] 한국형 의료관광 클라우드 플랫폼 서비스
표목차
[표 1] 라이프로그 서비스와 기존 일기장의 차이
[표 2] 라이프로그를 위한 센서와 로깅 데이터 종류
[표 3] 용량의 단위
[표 4] PHR의 구축 유형
[표 5] 의료 빅데이터 활용과 PHR 시스템 모델
[표 6] 블록체인이 만드는 의료정보 생태계
[표 7] 보건의료 빅데이터 구성과 개요
[표 8] 개인정보 빅데이터 결합내역(2016. 6~2017. 7)
[표 9] 빅데이터 활용 서비스 해외 사례
[표 10] 시퀀싱 기술의 발전사
[표 11] NGS 플랫폼
[표 12] 라이프로그 종류
[표 13] 라이프로그 기술 구현 요소
[표 14] 주요 기업의 웨어러블 디바이스 및 플랫폼
[표 15] 헬스케어 관련 스마트폰 애플리케이션
[표 16] 헬스케어의 빅데이터 활용 분야
[표 17] 주요국 빅데이터 구축 현황
[표 18] 헬스케어 정의
[표 19] 디지털 헬스케어 범위
[표 20] 원격의료를 허용하는 국가들
[표 21] 디지털 헬스케어 서비스
[표 22] 해외 헬스케어 국가 전략 프로젝트 현황
[표 23] 정밀의료에서 수집될 수 있는 정보의 종류
[표 24] 주요국 정부의 정밀의료 정책 및 육성 전략
[표 25] 미국의 정밀의료계획(Precision Medicine Initiative) 추진
[표 26] 주요국의 정밀의료 지원계획 요약
[표 27] 중국 정밀의료연구 중점 프로젝트 5개 과제
[표 28] IBM의 의료 인공지능
[표 29] 의료산업의 당면과제 및 블록체인 기반 의료산업 혁신 방안
[표 30] 블록체인 기술의 장점
[표 31] 블록체인의 유형별 특징
[표 32] 대표적인 헬스케어 블록체인
[표 33] 블록체인 적용 분야
[표 34] 의료로봇의 종류
[표 35] 국내 의료 현장에 투입된 의료로봇
[표 36] 해외 원격진료 추진 현황 및 원격진료 서비스
[표 37] 치매의 종류와 원인
[표 38] 로봇의 활용 예시
[표 39] 애완로봇과 실버봇
[표 40] 로봇수술의 장단점
[표 41] 수술법
[표 42] 해외 활용 사례
[표 43] 재활로봇 임의 분류
[표 44] 디지털 헬스케어 주요 분야
[표 45] 주요국의 헬스케어 관련 활성화 정책 현황
[표 46] 글로벌 헬스케어 시장 현황
[표 47] 디지털 헬스케어 서비스 발전 방향
[표 48] 국가별 DTC검사 허용 항목
[표 49] 글로벌 업체의 ICT 기반 의료기기 산업 진출 동향
[표 50] 헬스케어 데이터의 종류 및 헬스케어 데이터 수집·통합·활용의 흐름
[표 51] IBM의 헬스케어 사업
[표 52] 국내 디지털 헬스케어 관련 기업
1. 라이프로그(Life Log) 기반 디지털 헬스케어 기술 개요
1-1. 라이프로그(Life Log)와 빅데이터
1-1-1. 라이프로그 개념 및 특성
가. 라이프로그 개념
나. 라이프로그의 특성
다. 라이프로그의 장·단점
1-1-2. 라이프로그(Life Log) 데이터 수집
가. 행동정보(위치, 활동량 등)를 이용한 라이프로그
나. 생체정보(맥박, 피부 전도도, 피부 온도 등)를 이용한 라이프로그
① 맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 라이프로그
② 심전도(Electrocardiogram, ECG) 기반 라이프로그
③ 맥파전파속도(PulseWaveVelocity, PWV)
1-1-3. 라이프로그 기반 빅데이터
가. 라이프로그와 빅데이터 개요
가-1. 개인 빅데이터
가-2. 개인건강기록(Personal Health Record, PHR)
나. 보건의료 빅데이터
다. 병원 진료 기록
라. 유전체 데이터
라-1. 유전체 정보분석
① 단일 유전자 검사(Sanger sequencing·생어 시퀀싱)
② 인간게놈프로젝트(Human Genome Project)
③ 차세대 염기서열 분석(Next Generation Sequencing)
③-1. 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술의 종류
③-2. 마이크로바이옴(Microbiome)
라-2. 유전체 개인 맞춤 분석
마. 라이프로그
마-1. 웨어러블 디바이스 기반 라이프로그
마-2. 스마트폰 기반 라이프로그
바. 분산형 바이오 빅데이터
바-1. 분산연구망(Distributed Research Network)
바-2. 국내 분산형 바이오 플랫폼
1-2. 디지털 헬스케어 개요
1-2-1. 디지털 헬스케어 기술 개요
1-2-2. 디지털 헬스케어와 원격진료(Telemedicine)
1-2-3. 디지털 헬스케어와 웰니스(wellness)
1-3. 디지털 헬스케어 서비스 기술
1-3-1. 디지털 헬스케어 클라우드 서비스
1-3-2. 정밀의료(Precision Medicine)
가. 정밀의료의 개념
나. 정밀의료의 분야
다. 정밀의료 동향
2. 디지털 헬스케어 동향
2-1. 의료용 AI 기술
가. 빅데이터 기반 의료용 인공지능
나. 의료 인공지능 핵심 딥러닝
다. 의료 인공지능 IBM의 왓슨
2-2. 의료용 3D 프린팅 기술(바이오 프린팅)
2-3. 디지털 헬스케어와 블록체인
가. 블록체인 개념
나. 블록체인 특징
나-1. 퍼블릭 블록체인(Public Blockchain)
나-2. 프라이빗(컨소시엄) 블록체인(Private Blockchain)
다. 블로체인과 디지털 헬스케어
제2장 디지털 헬스케어 기술동향
1. 의료로봇 기술 개요
1-1. 의료로봇 기술 개요
1-2. 의료로봇 기술 동향
1-2-1. 노약자 케어 및 간병 로봇
1-2-2. 침대, 휠체어, 환자 이송로봇
1-2-3. 보행보조 로봇(walking assist robot)
1-2-4. 원격진료 로봇
1-2-5. 치매 예방·자폐아동 훈련 서비스 로봇
1-2-6. 간호·케어용 로봇
1-2-7. 수술 지원 로봇
1-2-8. 재활 지원 로봇
가. 재활 지원 로봇 개요
나. 호코마(HOCOMA)의 재활시스템
다. 웨어러블 로봇(Wearable Robot), 외골격 로봇(Exoskeleton Robot)
2. 디지털 헬스케어 산업동향
2-1. 국내외 디지털 헬스케어 산업 동향
2-1-1. 해외 디지털헬스케어 산업 동향
가. 구글의 구글핏(Google Fit)
나. 애플의 헬스킷(Health Kit)
다. 마이크로소프트의 MS헬스(MS Health)
라. IBM의 왓슨헬스클라우드(Wstson Health Cloud)
마. GE의 GE헬스클라우드(GE Health Cloud)
바. 필립스 인텔리스페이스포털(IntelliSpace Portal)
2-1-2. 국내 디지털 헬스케어 산업 동향
가. 삼성전자
나. 카카오
다. 네이버
참고문헌
그림목차
[그림 1] Digital Hospital
[그림 2] 정밀 의학 패러다임 변화
[그림 3] 라이프로그(Life Log) 데이터의 종류
[그림 4] 라이프로그 데이터 수집
[그림 5] 라이프로그 데이터 마이닝 기반 헬스 모니터(디지털 엔젤) 개념도
[그림 6] 라이프로그 모니터링
[그림 7] 라이프로그 기반 MashMap 프레임 워크의 전체 구조
[그림 8] 라이프로그 서비스의 분류
[그림 9] 생체신호인식
[그림 10] Architecture of Emotion Detection and Recognition System(EDRS)
[그림 11] ECG 신호의 신호 처리 및 감정 식별 단계
[그림 12] 맥파 속도에 영향을 미치는 요인
[그림 13] 헬스케어 빅데이터 종류와 플랫폼 예시
[그림 14] 우리의 삶을 변화시킬 빅데이터
[그림 15] 국내 전자건강기록(EHR) 시장 성장 추이 및 전망
[그림 16] 정밀의료용개인건강기록플랫폼활용체계
[그림 17] 인공지능 신약 개발 모델
[그림 18] 공통데이터모델(Common Data Model; CDM)
[그림 19] 의료정보 교류 개념도
[그림 20] 개인 전자 건강 기록
[그림 21] 유전체 의학
[그림 22] DNA를 추출하는 기술
[그림 23] Sanger sequencing 기본원리
[그림 24] 인간게놈프로젝트
[그림 25] 분자유전학
[그림 26] 인간게놈프로젝트(Human Genome Project) 진행 과정
[그림 27] 기존 방식 대 차세대 염기서열 분석(NGS) 방식의비교
[그림 28] 차세대 DNA 시퀀싱
[그림 29] NGS 분석 진행 과정
[그림 30] 표적 염기서열 분석(targeted NGS)의 과정과 필요 시간
[그림 31] 다양한 신체 부위의 피부에 존재하는 미생물 군집 구조의 차이
[그림 32] 인간 장내 주요 미생물 분포
[그림 33] 장신경계(enteric nervous system)
[그림 34] 휴먼 마이크로바이오타와 인체와의 소통
[그림 35] 개인 유전정보 분석
[그림 36] 웨어러블 디바이스 기반 라이프로그 정보 수집 및 활용
[그림 37] 웨어러블 디바이스의 다양한 사용 예
[그림 38] PLUS 시스템 아키텍처
[그림 39] 분산연구망의 개념
[그림 40] 의료기관 전자의무기록(EMR) 보급률(2016년)
[그림 41] 분산형 빅데이터 플랫폼
[그림 42] 국내 분산형 바이오 빅데이터 모델
[그림 43] 디지털 헬스케어의 진화 플랫폼
[그림 44] 원격진료(Telemedicine) 개요 및 유형
[그림 45] 건강 및 웰니스 프로세스
[그림 46] 주요국 노인인구 비율 추이 및 전망
[그림 47] 한국 노인인구 비중과 노인 의료비
[그림 48] 클라우드 의료 서비스
[그림 49] 클라우드 서비스로 제공되는 통합의료 정보시스템 클레머(CLEMR)
[그림 50] 세계 퍼블릭 클라우드 최종 사용자 지출 전망
[그림 51] 정밀의료의 데이터 구성
[그림 52] 정밀의학 패러다임
[그림 53] 정밀의료의 개요
[그림 54] 약물 상호작용 예측 방법론 딥디디아이(DeepDDI) 모식도
[그림 55] 의료용 인공지능의 필요성
[그림 56] 인공지능 도입에 따른 2026년 미국 보건의료 부문별 비용절감 예상 규모
[그림 57] 의료데이터의 증가 속도
[그림 58] 헬스케어 데이터 구성
[그림 59] 인공지능 기반 헬스케어 서비스
[그림 60] 지도학습 기반 흉부 X영상 분류 및 병변 탐지
[그림 61] 3D 프린터 원리
[그림 62] 3D 세포 프린팅 기반 패치형 심근경색 줄기세포 치료제 개발 예상 모식도
[그림 63] 3D프린팅 세계시장 전망
[그림 64] 블록체인의 연결 구조
[그림 65] 블록체인 작동 프로세스
[그림 66] 블록체인 거래의 기본구조
[그림 67] 의료정보 시스템에 블록체인 도입 방안
[그림 68] 블록체인으로 인한 의료 데이터 생태계
[그림 69] 의료로봇의 핵심기술
[그림 70] 의료로봇과 로봇 심장 수술
[그림 71] 로베어(ROBEAR)
[그림 72] 아시모(ASIMO)
[그림 73] 환자 이송로봇
[그림 74] 보행보조 로봇
[그림 75] 실벗(SILBOT)의 객체 지향 프로그래밍을 위한 지능적 아키텍처
[그림 76] ‘Ninnin Pepper’를 활용한 서비스 및 향후 제공 추진 서비스 예시
[그림 77] TUG의 이동시스템
[그림 78] 한국-일본의 노령화지수 추이
[그림 79] 의료로봇수술의 과정
[그림 80] 로봇수술의 응용 범위
[그림 81] 세계 의료용 수술로봇 시장 추이
[그림 82] 마이크로 로봇의 동작 방식과 주요 기능
[그림 83] 뇌졸중 환자 보행 재활 로봇 ROBIN-H1
[그림 84] 호코마(HOCOMA) 재활시스템
[그림 85] 에리고(ERIGO) 재활로봇
[그림 86] 전 세계 재활로봇 시장 성장
[그림 87] 로봇의 역사
[그림 88] 활용 분야에 따른 웨어러블 로봇
[그림 89] 현대자동차그룹의 웨어러블 로봇
[그림 90] 사이버다인 할(HAL)의 구성도
[그림 91] 하버드대학의 노인용 착용 로봇
[그림 92] 현대로템 RMX
[그림 93] 글로벌 디지털 헬스케어 시장 규모
[그림 94] 빅데이터 활용 서비스 해외 사례 및 헬스케어 패러다임의 변화
[그림 95] 헬스케어 플랫폼 분류
[그림 96] 구글핏(Google Fit)
[그림 97] AI 연구 플랫폼 구성
[그림 98] 애플워치 애플리케이션
[그림 99] Apple 플랫폼
[그림 100] 마이크로소프트 헬스
[그림 101] IBM 헬스케어 클라우드 시스템
[그림 102] 확장 가능한 GE 헬스케어 어플라이드 인텔리전스(Applied Intelligence)
[그림 103] 헬스케어 데이터 수집·통합·활용의 흐름
[그림 104] 알림톡 서비스
[그림 105] 한국형 의료관광 클라우드 플랫폼 서비스
표목차
[표 1] 라이프로그 서비스와 기존 일기장의 차이
[표 2] 라이프로그를 위한 센서와 로깅 데이터 종류
[표 3] 용량의 단위
[표 4] PHR의 구축 유형
[표 5] 의료 빅데이터 활용과 PHR 시스템 모델
[표 6] 블록체인이 만드는 의료정보 생태계
[표 7] 보건의료 빅데이터 구성과 개요
[표 8] 개인정보 빅데이터 결합내역(2016. 6~2017. 7)
[표 9] 빅데이터 활용 서비스 해외 사례
[표 10] 시퀀싱 기술의 발전사
[표 11] NGS 플랫폼
[표 12] 라이프로그 종류
[표 13] 라이프로그 기술 구현 요소
[표 14] 주요 기업의 웨어러블 디바이스 및 플랫폼
[표 15] 헬스케어 관련 스마트폰 애플리케이션
[표 16] 헬스케어의 빅데이터 활용 분야
[표 17] 주요국 빅데이터 구축 현황
[표 18] 헬스케어 정의
[표 19] 디지털 헬스케어 범위
[표 20] 원격의료를 허용하는 국가들
[표 21] 디지털 헬스케어 서비스
[표 22] 해외 헬스케어 국가 전략 프로젝트 현황
[표 23] 정밀의료에서 수집될 수 있는 정보의 종류
[표 24] 주요국 정부의 정밀의료 정책 및 육성 전략
[표 25] 미국의 정밀의료계획(Precision Medicine Initiative) 추진
[표 26] 주요국의 정밀의료 지원계획 요약
[표 27] 중국 정밀의료연구 중점 프로젝트 5개 과제
[표 28] IBM의 의료 인공지능
[표 29] 의료산업의 당면과제 및 블록체인 기반 의료산업 혁신 방안
[표 30] 블록체인 기술의 장점
[표 31] 블록체인의 유형별 특징
[표 32] 대표적인 헬스케어 블록체인
[표 33] 블록체인 적용 분야
[표 34] 의료로봇의 종류
[표 35] 국내 의료 현장에 투입된 의료로봇
[표 36] 해외 원격진료 추진 현황 및 원격진료 서비스
[표 37] 치매의 종류와 원인
[표 38] 로봇의 활용 예시
[표 39] 애완로봇과 실버봇
[표 40] 로봇수술의 장단점
[표 41] 수술법
[표 42] 해외 활용 사례
[표 43] 재활로봇 임의 분류
[표 44] 디지털 헬스케어 주요 분야
[표 45] 주요국의 헬스케어 관련 활성화 정책 현황
[표 46] 글로벌 헬스케어 시장 현황
[표 47] 디지털 헬스케어 서비스 발전 방향
[표 48] 국가별 DTC검사 허용 항목
[표 49] 글로벌 업체의 ICT 기반 의료기기 산업 진출 동향
[표 50] 헬스케어 데이터의 종류 및 헬스케어 데이터 수집·통합·활용의 흐름
[표 51] IBM의 헬스케어 사업
[표 52] 국내 디지털 헬스케어 관련 기업