의료정보 표준화는 의료행위를 나타내는 용어의 표준화에서부터 진료기록의 형식 및 서식, 컴퓨터를 통하여 의로 정보들을 교환하는 방법, 이에 필요한 기자재 등을 약속된 형태로 표현하는 것을 말한다. 이와 같은 의료정보 표준화가 필요한 이유는 용어의 표현 및 그 사용범주를 모두 공통된 개념으로 받아들여야만 진료행위 및 이에 관련된 모든 업무에서 정확하고 유용한 정보의 교환이 가능할 수 있는 것이기 때문이다.
본 연구는 근골격계 질환으로 입원한 환자의 의무기록지 키워드 네트워크 분석을 통해 근골격계와 관련된 표준의료용어를 유추하여 보건의료현장의 비정형화된 데이터 활용 방안을 제시하기 위함이다. 분석 대상은 2010년부터 2019년까지 근골격계 질환 환자의 입퇴원요약지 145부로, 더아이엠씨(The IMC)에서 개발한 빅데이터 분석 솔루션인 TEXTOM을 활용하여 분석하였다. 1차·2차 정제과정을 통해 도출된 177개의 근골격계 관련 용어를 최종 분석하였다. 연구결과 다빈도 용어는 'Metastasis', 의료용어 체계별 분석 결과에서 임상소견은 'Metastasis', 증상은 'Weakness', 진단은 'Hepatitis', 처치는 'Remove', 신체구조는 'Spine', 약물은 'Oxycodone'이 가장 많이 사용되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정형화되지 않은 의료데이터의 분석과 활용 및 관리 방안에 대한 시사점을 제안하고자 한다.
최근 다양한 의료정보 시스템이 개발되어, 그 사용이 급증하고 있다. 이 들 각각의 의료정보 시스템에서 발생, 축적된 의료정보는 분산 이질의 형태를 가지며, 또한 같은 의미를 갖는 의료정보가 각기 다른 구조와 용어로 기술되어 축적되는 것이 일반적이다. 이와 같이 개별적으로 개발, 활용되어 온 의료정보를 웹 상에서 통합하여, 단일화 된 의료정보 검색 기능을 제공하기 위해서는 이들 의료정보의 의미적 연관성을 고려한 정보의 통합, 검색 기술의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 의미적 의료정보의 통합을 위한 UMLS와 LOINC 데이터베이스 기반의 연관 값 지식베이스의 설계 및 개발 방식을 제안한다. 웹 상에 존재하는 각종 분산 이질 형태의 의료정보는 XML을 공통 데이터 구조로 하여 통합되며, 정보 통합의 과정에서 연관 값 지식베이스를 참조하여 의미적 관련도가 높은 의료정보(구조 정보와 내용 정보)는 상호 연결되어, 진정한 의미의 정보 통합을 구현하게 된다. 지식베이스는 용어별로 식별자, 요소명, 연관값, 복수형, 동의어, 한글 이름 등의 필드틀 가지며, 현재 상담, 처방, 보험, 의료용어, 증상, 임상결과 등 적용분야 별로 작성된 연관 값 지식베이스가 구현되어 있다.
본 연구는 전문적이면서 정확한 의료수어통역이 미흡한 상황에서 농인의 의료 서비스 접근성을 원활하게 하는 의료 환경의 수어통역 콘텐츠를 개발하는 것에 목적을 둔다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌고찰, 농인 대상 개별 면접, 수어통역사 및 수어 전문가 대상 현장 요구도 조사, 의료 및 수어 전문가 자문을 진행하였으며, 이를 바탕으로 주된 진료 상황별 시나리오와 기본 의학용어, 의료용어 설명자료 등의 수어통역 콘텐츠를 개발하였다. 본 연구를 통해 농인의 상황과 의료적 중요성을 고려한 의료수어 콘텐츠를 개발하여 의료수어 영역의 전문성을 고취시켰으며, 의료용어 및 의료 정보 학습 주체인 농인들과 수어통역사들에게 효과적이며 효율적으로 정보를 전달하는 의학용어 수어사전 반응형 홈페이지를 개발하였고, 농인 당사자가 주체가 되는 수어번역의 필요성과 중요성을 깨닫게 되었다.
최근 방대해진 의료 정보 관리와 통합을 위해 다양한 전자기록 시스템이 개발되어왔다. 이 중에 EMR(Electronic Medical Record)은 병원 내의 의료 정보를 전산으로 처리하는 것이다. 이때 많은 의학 용어가 사용되는데 이것을 체계적으로 지원하기 위해 SNOMED(Systematized Nomenclature of Medicine)와 같은 용어 체계가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 용어 체계를 위해 의학 용어를 자동으로 구축하는 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 마이닝을 통해 자동으로 웹에서 데이터를 수집하고 분류해서 의학 용어 데이터를 구축하게 된다.
본 연구의 목적은 임상병리사의 전공과 직업에 정체성을 부여할 수 있는 용어를 찾는 것이다. 임상병리학이라는 용어는 병리학의 모든 분야, 즉 해부병리학, 화학병리학, 혈액학, 미생물학 및 이들의 모든 하위 전문 분야를 포함하도록 의도되었다. 불행히도, 많은 나라에서 임상병리학이라는 용어는 해부병리학을 배제하는 것으로 생각되었는데, 이는 이름이 영어 이외의 언어로 번역되었을 때 문제가 복잡해졌다. 임상병리학(미국, 영국)은 의학의 한 전문 분야이다. 유사한 용어로는 검사의학(독일, 폴란드), 의료/임상생물학(프랑스, 네덜란드) 또는 임상분석학(스페인)이 있다. 의료기술은 개인, 회사 및 기관과 같이 질문하는 사람에 따라 약간 다르게 정의된다. 물론, 질문하는 언어에 따라 다르다. 의료기술은 임상검사기술학, 지원보건과학, 의료기기, 의생명공학, 보건기술로도 번역될 수 있다. 지원보건과학에서는 '임상병리기술학·병리기술학'이라는 용어를 사용하지 않는다. '보건계열 임상병리학 및 임상병리사'의 명칭은 '의생명검험과학·의생명검험사' 또는 '임상검사분석학·임상검사분석사'로 대체할 수 있다. 본 연구에서는 학문과 자격의 명칭을 '의생명'이 결합된 용어로 '의료생물학·의료생물사'로 변경할 것을 제안해 본다.
전자의무기록 작성 시 주호소, 진단, 수술(처치) 용어는 작성자가 자유롭게 작성하는 것보다 시스템에 등재된 용어 마스터를 사용해야 의료진간의 의사소통이 원활하고, 데이터 활용을 위한 자료 추출이 가능하므로, 용어 마스터의 관리가 중요하다. 본 연구의 목적은 서울대학교 산하 4개병원(서울대학교병원, 분당서울대학교병원, 서울특별시 보라매 병원, 헬스케어시스템 강남센터)에서 개별적으로 운영하던 용어 마스터를 통합하여 표준화 및 관리 프로세스를 확립한 경험을 제시하는 것이다. 산하 4개 병원의 대표자로 구성된 서울대학교병원 용어표준화위원회는 여러 번의 논의를 거쳐 2016년 표준화 및 관리 프로세스를 확립하였고, 용어 마스터에 대한 요청을 신규 용어 등재, 용어 수정, 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 용어 삭제의 4가지로 분류하였다. 요청에 대한 수용 여부는 유관 부서의 의견 조회와 그 결과를 검토한 서울대학교병원 용어표준화위원회의 의결로 결정하였다. 의결 정족수는 7명의 위원 중 5명이였으며, 참조 용어 체계에 대한 매핑은 3명의 보건의료정보관리사가 독립적으로 시행 후 이견이 있을 경우 합의하였다. 모든 과정은 온라인으로 시행하였고, 의결과 매핑 결과는 자동으로 수집되었다. 이러한 과정을 통해, 용어표준화위원회는 시스템에 등재될 용어에 대해 빠르고 명확한 의사결정을 할 수 있었고, 사용자들이 용어표준화위원회의 결정에 동의하도록 할 수 있었다. 프로세스가 정립된 후 16개월 간 126개의 신규 용어 등재, 131개의 용어 수정, 40개의 기존 용어 삭제와 신규 용어 등재, 그리고 1235개의 용어 삭제 가 처리되었다. 본 연구는 의료정보 시스템에 등재된 용어 마스터의 관리 프로세스를 정립한 최초의 시도라는 데 의의가 있다.
이 기종 시스템 간 의료정보의 의미적 상호운용성 보장을 위해서는 임상정보모델의 개발과 적용이 필요하다. 하지만 국내에서는 현재까지 임상정보모델이 개발되지 않았다. 본 연구의 목적은 의료정보의 의미적 상호운용성 보장을 위한 표준용어기반의 임상정보모델인 임상콘텐츠모텔을 개발하고, 이를 한국보건의료표준용어체계와 맵핑하는 것이다. 선진 임상정보모델과 HL7 참조정보모델과 표준용어시스템 등 의료정보표준을 분석하고, 이를 바탕으로 임상의사와 의무기록사가 임상콘텐츠모델을 개발하였다. 이 모형은 차세대 전자건강기록의 의미적 상호운용성을 보장하는 핵심 인프라로 활용 될 것으로 기대한다.
편집자주: 이 글은 지난9월12일 부터 14일까지 의료원 연수교육과 주관으로 의정부 한마음 수련마을에서 진행된 의료원 OJ(On The job Training)리더 과정의 매뉴얼 중 관리자의 「부하하육성」에 관한 내용입니다. 매뉴얼이 일반기업체 및 제조업체를 대상으로 제작되어 용어 등이 우리기관과 어울리지 않는 점이 있으니 참고 하시기 바랍니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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