• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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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.

• 월간당뇨
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• 통권261호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.183-192
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• 2009

약물부작용감시시스템 (Adverse drug event surveillance system)은 약물부작용신호를 이용하여 약물의 부작용 여부를 식별하는 시스템이다. 기존의 자발적 보고나 차트리뷰 보다 효율성이 뛰어난 시스템으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 약물부작용감시시스템을 구현하기 위하여 임상데이터마트(GDM)를 구축하였다. 특히, 데이터 품질관리 기법을 적용하여 구축된 CDM에 지식 탐사 기법 중 비교사학습 기법으로 적용하여 모델의 재현성을 평가하여 최적의 약물부작용 군집화 개수(n=4)를 도출하였다. 군집화 개수(n=4)를 이용하여 약물부작용 판별을 위한 K-means, Kohonen, two-step clustering model 알고리즘에 적용하여 분석함으로써 K-means 알고리즘이 가장 우수한 군집 효과를 나타냄을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.106-114
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• 2009

본 연구에서는 국내 약물부작용감시시스템 연구의 활성화 및 상용화를 목표로 약물부작용 시스템 사례를 분석하고 비즈니스인텔리전스(BI) 기술을 적용하여 약물부작용감시시스템의 기술구조를 제시한다. 최근에는 전자적과정(electronic review)과 수동적 리뷰과정(manual review process)을 병행하는 방법으로 약물부작용을 탐지하는 추세이며, 본 연구에서는 BI 기술중 ETL(Extract, Transform, Loading)을 적용하여 CDW(Clinical DataWarehouse)구축하였다. 부작용 판별 결과 처방의사 701명, 대상 환자는 남자 1,528명, 여자 1,531명으로 기간 내 환자는 총 3059명 이었으며 이중에서 약물부작용으로 의심되는 사례는 전체 318,222건 중에서 약 0.6%에 해당하는 2,085건으로 확인되었다. 이를 신호별로 분류하면 단순유형의 T.Bilirubin> 3mg/dL(부작용 유형-LabR0005)가 전체 2085건에서 548건으로 가장 높았다.

• 정신신체의학
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• 제11권1호
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• pp.44-51
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• 2003

연구목적: 대부분의 항우울제들은 성기능과 관련된 부작용을 나타낸다고 보고 되고 있으며 특히 국내에서 venlafaxine과 mirtazapine의 성기능과 관련된 부작용에 대한 연구 및 보고는 미비한 상태이다. 본 조사는 성기능 장애에 대한 구체적인 설문지를 이용하여 선택적 세로토닌 재흡수 차단제(SSRI), venlafaxine, 그리고 mirtazapine과 연관된 성기능 부작용의 빈도와 양상 등 성기능 부작용의 연관성을 조사하였다. 방 법: 122명의 불안장애, 우울장애 환자들을 대상으로 성기능 장애의 유무, 치료자에게의 보고 여부, 성욕의 감소, 절정감 또는 사정의 지연, 조기 사정 또는 절정감, 절정감 또는 사정의 결여, 남성에서의 발기부전 또는 여성에서의 질분비 감소, 성교통, 성기능 부작용에 대한 환자의 허용도 등의 항목으로 이루어진 설문지를 이용하여 항우울제와 연관된 성기능의 장애에 대하여 횡단면 조사를 시행하였다. 각각의 환자들에서 성기능 부작용척도, 우울척도(BDI)를 측정하였으며 항우울제의 종류, 용량 및 사용기간, 우울정도와의 관련성을 조사하였다. 결 과: 성기능 부작용의 전체 빈도는 122명 중 46명(37.7%)였으며, 성별에 따른 성기능 부작용의 발생빈도는 유의한 차이는 없었다(p=.746). 항우울제의 종류별 성기능 부작용의 양상에 대한 분석은 paroxetine, venlafaxine, mirtazapine의 세가지 약물군을 비교하였으며 성기능 부작용의 빈도는 약물간의 차이를 보이고 있었으나 통계적으로 유의한 의미는 없었다(p=.065). 또한 세 약물 군에서 성기능 부작용의 심각도를 측정하였으며 약물 간에 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 결 론: 본 조사에서 약물군과 성기능 부작용과의 통계적인 유의성은 없었지만 성기능의 장애는 정신과적 약물과 밀접한 연관이 있을 것으로 생각되며 앞으로 다양한 항우울제의 약물의 투여전과 후의 성기능 평가를 통한 전향적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 생물정신의학
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• 제5권2호
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• pp.166-174
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• 1998

항정신병약물에 의한 부작용의 치료전략은 예방이 최우선이며, 그 다음이 조기발견 및 이에 대한 적절한 치료이다. 항정신병약물의 부작용을 강조하는 이유는, 약물에 대한 부정적 인상을 강화시키려는 데 있지 않고, 약물의 치료적 효과를 극대화시키려는 데 있다. 이를 위해서는 약물의 속성과 환자의 특징을 고려한 약물의 선택과 사용뿐만 아니라, 부작용에 대한 면밀한 이해와 이에 대한 치료전략을 숙지해야 한다.

• 월간당뇨
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• 통권148호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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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.

• 대한정형외과학회지
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• 제55권1호
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• pp.9-28
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• 2020

비스테로이드 소염제(non-steroidal anti-inflammatory drugs, NSAIDs)는 세계적으로 관절염과 같은 만성 통증에 가장 흔히 사용되는 약물이며 성분 및 기전에 따라 다양한 종류가 있다. 장기간 사용 시에는 소화기계 및 심혈관계 합병증 등의 다양한 부작용이 발생할 수 있는 것으로 알려져 있다. 기존의 비선택적 NSAID와 유사한 진통 효과를 지니면서 위장관계 내약성을 보완해줄 수 있는 cyclooxygenase-2 (COX-2) 선택적 NSAID가 많은 기대를 모았으나 2004년 및 2005년도에 심혈관계 안전성에 대한 우려로 rofecoxib과 valdecoxib의 허가가 취하되면서 NSAID 약물의 부작용에 관한 관심은 더욱 증가하고 있다. 따라서 각 약물의 부작용 및 상호작용을 고려하여 필요한 약물을 최소한으로 사용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 NSAID 약물을 복용할 때 발생할 수 있는 부작용 및 각 약물의 특성을 숙지하며 비선택적 NSAID 및 COX-2 선택적 NSAID의 사용과 관련된 최근 연구 및 지침에 대해 알아보고자 한다.