• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.443-446
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• 2021

의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.

• The Monthly Diabetes
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• s.261
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• pp.46-47
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• 2011

서울대병원 약물유해반응 관리센터와 지역약물감시센터가 공동으로 일반인들을 대상으로 '약물유해반응 경험 및 인식도 조사'를 한 결과 우리나라 성인 10명 중 2명은 의약품 부작용을 직접 경험하고도 적극적으로 조치하지 않은 것으로 나타났다. 또 약물유해반응으로 인해 조취를 취한 경우는 20.8%에 그쳐 의약품 부작용에 관한 홍보가 절실한 것으로 드러난다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.397-400
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• 2022

본 연구에서는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS) 데이터로부터 약물 부작용 게시글을 추출하기 위한 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기반 분류 모델을 제안한다. 먼저, 처방 빈도가 높으며 게시글을 많이 확보할 수 있는 케토프로펜 약물에 대하여 국내 최대 소셜 네트워크 플랫폼인 네이버 블로그와 카페의 게시글(2005 년~2020 년)을 확보하고 최종 3,828 건을 분석하였다. 결과적으로 케토프로펜에 대한 3 종(약물, 부작용, 불용어)의 렉시콘을 정의하였으며 이를 기반으로 Bi-LSTM 분류모델 기준 87%의 정확도를 얻었다. 본 연구에서 제안하는 모델은 SNS 데이터가 약물 부작용 정보 획득을 위한 기존 (전자의무기록, 자발적 약물 부작용 보고 시스템 등) 자료원에 대한 보완적 정보원이 되며, 개발된 Bi-LSTM 분류모델을 통해 약물 부작용 게시글 추출의 편리성을 제공할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.3
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• pp.183-192
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• 2009

ADESS(Adverse drug event surveillance system) is the system which distinguishes adverse drug events using adverse drug signals. This system shows superior effectiveness in adverse drug surveillance than current methods such as volunteer reporting or char review. In this study, we built clinical data mart(CDM) for the development of ADESS. This CDM could obtain data reliability by applying data quality management and the most suitable clustering number(n=4) was gained through the reproducibility assessment in unsupervised learning techniques of knowledge discovery. As the result of analysis, by applying the clustering number(N=4) K-means, Kohonen, and two-step clustering models were produced and we confirmed that the K-means algorithm makes the most closest clustering to the result of adverse drug events.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.2
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• pp.106-114
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• 2009

In this study, we are analysing adverse drug events and proposing a technical structure of "adverse drug event surveillance system" using business intelligence technology, hoping that we can use the system commonly and actively. It is the recent trend to adopt both of electronic review and manual review process to surveil adverse drug events and this study construct CDW applying ETL in BI Technology. As the result of analysis, the data pool included 701 doctors who prescribed and 3059 patients(1528 male, 1531 female), of total 318,222 cases, 2,086cases(0.6%) were suspected as having adverse drug events. And the single type of T.bilirubin> 3mg/dL(ADE type-LabR0005) was the most common(548 among 2085 cases) within the framework of signals.

• Korean Journal of Psychosomatic Medicine
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• v.11 no.1
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• pp.44-51
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• 2003

Objectives: Antidepressants are frequently associated with sexual dysfunction. Especially, there were few report of sexual dysfunction related with venlafaxine and mirtazapine in Korea. The purpose of this survey was to evaluate the frequency and nature of sexual dysfunction related with selective serotonin reuptake inhibitors(SSRIs), venlafaxine and mirtazapine by the use of specific questionaires. Methods: In one hundred twenty two patients, sexual dysfunction was investigated cross-sectionally by using The questionaires for sexual dysfunction, which includes questions about decreased libido, delayed orgasm or ejaculation, premature ejaculation or orgasm, absence of orgasm or ejaculation, erectile dysfunction in men/vaginal lubrication dysfunction in women, sexual pain and patient's tolerance of the sexual dysfunction. BDI was also measured. Sexual dysfunction was analyzed in association with the duration and the dose of medications and the severity of depression. Results: The incidence of sexual dysfunction during antidepressants use in our survey was 37.7%. There were no difference of incidence in sexes(p=.746). In comparison of paroxetine, venlafaxine and mirtazapine, there were no significant differences of the incidence(p=.065) and the severity of any type of sexual dysfunction. Conclusion: Although there were no significant differences of sexual dysfunction in our survey, sexual dysfunction may be closely associated with antidepressants. Further prospective study of sexual dysfunction should be needed.

• Korean Journal of Biological Psychiatry
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• v.5 no.2
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• pp.166-174
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• 1998

While the therapeutic efficacy of antipsychotic drugs is not in doubt, a variety of undesirable side effects are common. They can be a disincentive to good compliance with treatment, resulting in increased possibilities for relapse and hospitalization. They can be distressing and disabling and thus interfering with patient safety and quality of life. Furthermore, they may be counter-therapeutic by exacerbating the condition that the drug was prescribed for. In this article, we will provide an overview of management of antipsychotic- induced side effects, with a particular emphasis on the most common side effects as well as less common but serious side effects. In addition, some practical issues regarding the management of side effects will be discussed.

• The Monthly Diabetes
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• s.148
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• pp.13-15
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• 2002

1997년 미국당뇨병학회에서는 당뇨병을 그 원인과 병태생리에 따라 크게 세가지로 분류하였다. 그에 따르면 제 1형 당뇨병과 제 2형 당뇨병 그 외에 이 두 부류에 속하지 않는 기타 부류의 당뇨병으로 구분되는데, 약물에 의해서 유발되는 당뇨병이 이 세번째 부류에 속한다. 현대사회에는 여러 가지 약물들이 개발되어져서 더 많은 질병의 치료에 사용이 되어지고 있으며 그에 따르는 치료효과의 증대와 같은 많은 긍정적인 결과가 야기되었으나 이러한 약물의 사용에 필연적으로 동반될 수밖에 없는 문제 중의 하나가 약물에 의한 부작용이라 할 수 있다. 그러한 약물 부작용 중에서 당뇨병을 유발시키거나 악화시킬수 있는 약제들에 대해 간단히 살펴보기로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.549-552
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• 2022

최근 소셜미디어 리뷰 데이터를 활용한 약물 이상 반응 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 약물을 복용하기 전 증상과 약물 이상 반응을 구분하지 못한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 약물 이상 반응 탐지에서 약물 복용 전의 증상을 구분할 수 있는 Filtering Clinical BERT(FC-BERT) 모델을 제안하였다. FC-BERT 는 약물 복용 전 증상과 다른 약물에 대한 부작용 표현을 제거하기 위해 약물명이 나오기 전 모든 문장을 제거하는 필터링과 약물-부작용 쌍을 추출하는 모델을 사용했다. 성능 평가 실험을 위해 문장에 대한 ADE(Adverse Drug Event) 여부가 들어있는 ADE Corpus V2 데이터를 활용하였고 SPARK NLP 라이브러리에서 제공하는 ADE Pipeline 모델과 비교하여 성능 평가를 실시하였다. 실험 결과 필터링을 활용한 FC-BERT 모델이 기존 모델보다 정확도, 평균 정밀도, 평균 재현율, 평균 F1-score 가 모두 높은 결과를 보여주었다. 본 논문에서 제시한 모델은 기존 연구의 한계점을 보완하여 보다 정확한 약물 부작용 시그널을 탐지하는데 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Orthopaedic Association
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• v.55 no.1
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• pp.9-28
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• 2020

Non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) are the most commonly used drugs worldwide for chronic pain, such as arthritis, and there are many different types depending on their composition and mechanism. After long-term use, various side effects can occur, such as gastrointestinal and cardiovascular complications. With a similar analgesic effect to that of traditional non-selective NSAIDs, cyclooxygenase-2-selective NSAIDs have been highly anticipated, because they could complement gastrointestinal tolerance. On the other hand, because of concerns about cardiovascular safety in 2004 and 2005, and the license withdrawals of rofecoxib and valdecoxib, the interest in the side effects of NSAIDs is increasing. Therefore, it is important to use the necessary drugs at a minimum, considering the side effects and interactions of each drug. This study examined the side effects and characteristics of each NSAID that may occur and reviewed the recent research and guidelines related to the use of non-selective NSAIDs and cyclooxygenase-2-selective NSAIDs.