• 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.

• 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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• 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.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1993년도 제2회 신약개발 연구발표회 초록집
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• pp.169-169
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• 1993

동물의 일반활동은 중추신경계에 작용하는 약물에 관한 많은 정보를 제공한다. 따라서 약물의 중추신경계에 대한 독성평가는 물론이고 중추신경계 작용약물의 검색에도 널리 이용된다. 본 연구에서는 여러 가지 기전으로 중추신경계에 작용하는 약물들의 일반활동을 분석하여 중추신경계 작용 약물들의 작용기전에 따르는 일반활동의 특성을 비교 분석하고자 하였다. 실험장치는 UGO BASILE제 활동측정 장치를 이용하였으며, 실험동물은 서울대학교 의과대학 실험동물 사육장에서 사육한 ICR mouse를 사용하였다. 동물의 활동측정은 환경요인을 최소한으로 배제하기 위하여 매일 9:00-11:00 까지 2시간 동안의 행동을 10분 간격으로 측정 기록토록 하였다. 중추신경 흥분제 amphetamine, 진정수면제 phenobarbital, 항불안제 diazepam, 항정신병약 chlorpromazine, 항우울제 haloperidol는 모두 용량 의존적으로 동물의 자발운동에 영향을 미쳤다. 특기할 것은 항불안제 diazepam 은 용량의존적으로 운동 억제를 나타내었으나 진정수면제 phenobarbital의 경우는 용량 의존전 운동억제를 나타내기 이전에 초기약물 유발성 aggressive behavior를 나타내었다. 본 실험결과는 동물의 자발행동의 분석으로 중추신경계 작용약물의 작용기전 규명 및 이에 따르는 약물의 분류 방법으로 유용하게 이용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.273-275
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• 2022

임산부에게 약물을 사용하는 것은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 임산부가 복용을 피해야 할 약물을 분류하는 것은 필수적이다. 하지만 많은 화합물이 태아에게 독성을 나타낼 수 있는지에 대한 근거가 불분명하며, 그것을 밝혀내기 위해서는 많은 시간과 비용이 투자된다. In silico 기반 가상 스크리닝은 광범위한 화합물에 대해서 적은 비용과 시간으로 어떤 화합물이 태아에게 높은 위험을 보일 수 있는지 예측하는데 활용될 수 있다. 우리는 한국과 호주 정부의 임신 중 약물 처방을 위한 위험 분류 리스트를 활용해 약물의 분류 등급 정보를 가져왔다. 약물의 구조적 특징과 화학적 특징을 기반으로 다양한 머신 러닝 기법을 적용하여 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 모델을 생성하였으며, 정량적 성능 평가를 수행하였다. 나아가, attention 알고리즘을 활용하여 제안하는 모델이 약물의 태아 독성을 예측하는 과정에서 화합물의 어떤 하위 분자 구조가 중요하게 활용되었는지 확인하였다. 해당 연구를 통해 광범위한 화합물에 대해 높은 태아 독성 위험도를 가진 약물을 머신 러닝을 통해 예측할 수 있는 것을 확인하였다. 우리의 연구는 단순한 약물의 태아 독성 예측에서 나아가, 유의미한 하위 분자구조를 제공함으로써 연구자들이 약물의 태아 독성을 증명하기 위해 수행하는 실험에서 핵심적인 역할이 가능할 것이다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.8-16
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• 2024

본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1992년도 제1회 신약개발 연구발표회 초록집
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• pp.40-40
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• 1992

opiate receptor들의 중추신경계에서의 분포 및 작용에 관한 실험물은 널리 알려져 있어 그 웅용 방법도 많이 있으나, 말초에 있는 opiate receptor의 존재 및 약물작용을 관찰하는 실험은 별로 알려진 것은 없다. 저자는 214mM의 sucrose 용역을 이용하여 전기적 자극에 따른 말초신경 및 말초조직(근육)에서의 opiate receptor애 대한 작용을 관찰하였다. 실험은 3분류의 약물을 이용하였다. 1) Pure agonists: morphine, meperidine, methadone, 2) Agonist-antagonist: buprenorphine 3) Pure antagonist: naloxone 위의 약물들을 이용하여 excitable cell membrane(좌골신경 및 근육)에서 일어나는 potential의 변화를 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. a. pure agonists들은 좌골신경 및 근육절편에서 action potentials을 의의있게 억제시켰으며 meperidine이 가장 강한 작용을 보였다. b. 이들의 작용은 naloxone 투여로 억제되었다. c. Agonist-antagonist인 buprenorphine은 투여용량 및 동시 투여한 pure agonist의 종류에 따라 biphasic pattern을 나타내었다. d. opiates 작용기전 및 약물작용장소를 알고자 두 종류, 즉 single 및 double technique을 사용하여 비교하였다.

• 사상체질의학회지
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• 제8권2호
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• pp.259-260
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• 1996

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.673-675
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• 2022

우리 사회에서 개인이 복용하고 있는 약물의 종류와 수가 점점 늘어나고 있다. 약물의 사용이 증가하면서 때로는 치명적일 수 있는 약물 오남용 또한 빈번히 발생하고 있으며 특히 노년층과 같이 약품을 정확하게 구별할 수 없는 사람들은 더욱더 그 위험에 노출되어있다. 본 논문에서는 사용자가 간단한 사진을 찍는 행위를 거치면 약물의 정보를 제공하고, 복용법을 알 수 있는 모바일 애플리케이션에 관하여 기술한다. 이를 구현하기 위하여 세밀한 시각적 분류 (Fine-Grained Visual Categorization, FGVC) 기법과 광학 문자 인식 (Optical Character Recognition, OCR) 기법을 결합한 인공지능 모델을 사용하였으며, React Native 를 사용하여 운영체제에 종속되지 않도록 애플리케이션을 제안한다. 이 애플리케이션은 노년층에 친화된 UI/UX 로 디자인되었으며, 약물의 정보 제공 이외에도 개인 약물 관리, 주변 약국 길 찾기 등의 편의 기능을 통해 노년층에 삶의 질 향상을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4326-4334
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• 2013

본 연구는 보훈병원에 입원한 노인환자들의 약물정보인식, 약물사용 실태 및 약물오용상태를 파악하기 위해 시도된 서술적 조사연구이다. 연구기간은 2011년 5월부터 6월까지이며 연구대상자는 전국 5개 지역 보훈병원에서 약물을 사용하고 있는 만 65세 이상된 국가유공자 220명이다. 자료분석은 SPSS Win 18.0 프로그램을 이용하였고 영역별 분석은 평균과 표준편차, t-test와 ANOVA, 다중회귀분석으로 통계적 진술하였다. 연구결과로는 대상자의 일반적 특성인 연령, 결혼유형, 교육정도, 환자분류, 건강상태가 통계적으로 유의한 수준을 나타내었다. 약물정보인식 영역에 영향력 있는 변수는 '연령'으로 나타났으며 약물오용과 약물사용 실태 요인은 '건강상태'에 영향력을 보였다. 따라서 향후에는 보훈병원 입원 노인환자와 일반 노인환자를 대상으로 한 비교 연구가 필요하며, 또한 국가적 차원에서 전액 보상되는 치료비와 진료비는 보훈병원 입원 노인환자들의 약물의존도를 부추기는 경향으로 일부 작용하므로 보훈병원 입원 노인환자들에게 보훈의료제도의 합리적 지원방안에 관한 연구와 보훈의료 서비스의 질적인 향상을 위한 연구가 이루어져야 한다.