의료정보시스템의 상호운용을 위해 개발된 의료정보 교환 국제 표준인 HL7은 복잡한 구조와 문법으로 인해 컴퓨터 소프트웨어로 관리되고 있다. 현재 개발되고 있는 HL7 인터페이스 소프트웨어에서는 다양한 버전 간 호환이 되지 않아 의료정보시스템에서 버전 상호 간의 호환을 위해 변환 소프트웨어 모듈을 개발하여 사용한다. 그러나 다양한 버전(V2.1~V2.8)의 HL7 메시지 간 상호 변환을 위해 소프트웨어 모듈을 모두 개발하는 것은 많은 시간과 막대한 비용 및 노력이 필요한 비효율적인 방법이다. 따라서 본 연구에서는 HL7 버전 호환성 정의에 기반을 두어 버전별 상호변환이 가능한 HL7 파서(Parser)를 설계하고, 객체 지향적 구조에 기반을 두어 하위 버전과의 호환(Backward Compatibility)뿐만 아니라 상위 버전과 호환(Forward Compatibility) 가능한 파서를 제안한다. 또한, 버전 간 변환 실험을 통해 효용성을 검증하였다.
의료정보시스템의 상호운용을 위해 개발된 의료정보 교환 국제 표준인 HL7은 복잡한 구조와 문법으로 인해 컴퓨터 소프트웨어로 관리되고 있다. 현재 개발되고 있는 HL7 인터페이스 소프트웨어에서는 다양한 버전 간 호환이 되지 않아 의료정보시스템에서 버전 상호 간의 호환을 위해 변환 소프트웨어 모듈을 개발하여 사용한다. 그러나 다양한 버전(V2.1~V2.8)의 HL7 메시지 간 상호 변환을 위해 소프트웨어 모듈을 모두 개발하는 것은 많은 시간과 막대한 비용 및 노력이 필요한 비효율적인 방법이다. 따라서 본 연구에서는 HL7 버전 호환성 정의에 기반을 두어 버전별 상호변환이 가능한 HL7 파서(Parser)를 설계하고, 객체 지향적 구조에 기반을 두어 하위 버전과의 호환(Backward Compatibility)뿐만 아니라 상위 버전과 호환(Forward Compatibility) 가능한 파서를 제안한다. 또한, 버전 간 변환 실험을 통해 효용성을 검증하였다.
본 논문은 이질적인 데이터베이스에 산재되어 있는 생물의료 정보의 개념적인 접근을 가능하게 하기 위한 자연언어질의 시스템을 설명한다. 이를 위해 본 시스템에서는 질의문을 SQL, OQL, CPL 데이터베이스 정형언어로 변환하는데, 이 과정에서 필요한 질의문의 분석 및 변환과정을 보인다. 제안하는 방법은 구문분석에 의해 도출된 정보를 이용해 직접 다양한 정형언어들로 변환하므로, 시스템의 구조가 간결해지고 모듈화되어 전체 성능과 이식성의 향상을 가져올 수 있다.
최근 의료계에서는 의무기록을 전자문서화 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 더불어 전자의무기록의 표준화에 대한 노력도 병행되고 있으며, XML이 이에 대한 대안 중 하나로 제시되고 있다. 이에 따라 기존 병원 정보시스템에 구축된 의료정보를 XML로 변환하는 방법에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 간략화한 의무기록을 XML로 표현하는데 필요한 DTD를 제안하며, Java 프로그래밍 언어를 이용하여 기존 병원의 Legacy Database에 기록된 의무기록 자료를 XML 문서로 변환하고, 전자의무기록 XML 문서를 병원정보시스템에서 활용할 수 있도록 Database에 기록하는 Converter를 구현하였다.
대형의료기기는 환자 진단과 치료 행위에 있어서 매우 중요한 기기이다. 이런 대형의료기기를 사용하여 환자를 진단 또는 치료할 때 의료기기의 회로 내에서 갑작스런 전류의 변화는 회로의 단락 등 매우 심각한 문제를 일으킨다. 특히 회로 내에서 전류변환기에 큰 부하가 걸리게 한다. 이것으로 인해 변환기는 포화에 이르게 되는데 이것은 철심코일 인턱터의 magnetic curve에 기인한다. 이와 같이 변환기가 saturate에 이르게 되면 1차 측과 2차 측의 변환 비율이 깨지게 되고 회로가 단락되는 문제가 발생하게 된다. 이 논문 에서는 대형의료기기에 사용되는 current 변환기의 입력 측에 갑작스런 큰 전류 변화가 발생 했을 때 일어나는 그에 따른 포화 상태와 그의 2차 측 전류의 변화를 simulation 해본다.
CDS 서비스는 검증한 임상가이드라인과 프로토콜을 임상 실무에 적용함으로써 의료의 질을 향상시키고, 비용을 절감할 수 있는 방법이다. CDS 서비스를 실무에 구현하기 위해서는 검증한 지식과 이를 실행할 수 있는 지식엔진이 필수적인 구현 컴포넌트이다. 본 논문에서는 지식의 상호운용성을 보장하는 임상가이드라인 모델링 방법으로 SAGE라는 의료지식표현 기법을 선택하고, SAGE 지식을 기존 엔진과 연계할 수 있는 방법으로 변환 방법을 제안하였다. 또한 변환을 통한 기존 지식엔진 활용의 가능성을 검증하기 위하여 변환의 정확성을 검증하였다.
근대화시대에는 사람의 장거리 이동이 가능해지고 여러 병원에서 진료를 받을 수 있게 됨에 따라, 병원 간에 개인의료정보의 공유 및 교환이 요구되고 있다. 현재 병원들은 서로 다른 의료정보시스템을 사용하여 의료정보를 관리한다. 이에 환자가 병원을 바꿀 시에 해당 환자의 의료정보를 문서로 보내거나 의료정보를 1:1 방식으로 직접 전송해야 한다. 동일하지 않은 의료정보시스템의 경우에는 의료정보형식이 달라서 의료정보를 직접 변환하는 과정도 포함하여 의료정보를 전송해야 한다. 이처럼 기존 비표준 의료정보시스템과 표준 의료정보시스템들은 의료정보 구조가 동일하지 않다. 즉, 시스템 상호간의 원활한 정보 교환의 필요성과 환자의 타 병원으로의 이송, 원격진료 서비스, 기타 의료정보 공유에 대한 필요성이 증가함에 따라 의료정보통합관리시스템의 개발과 인터넷을 통한 통합검색 및 교환을 위한 적절한 대안이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 서로 다른 방식의 의료정보시스템 간의 의료정보 교환 및 통합을 위해 XML을 활용한 의료정보 통합 관리 시스템을 제안한다.
의료 분야에서 AI 모델의 활용이 증가하고 있지만, 모델의 예측 불확실성을 정확하게 평가하고 표현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI-driven 방식을 제안하며, 특히 의료 영상 변환 모델에 대한 불확실성 표현과 데이터 한계 극복 방법론을 제안한다. 제안된 AI-driven 안저영상 변환 모델은 기존 GAN과는 다르게 구조가 이루어져 있으며, 신뢰도가 낮은 영역을 구분하고 시각화하여 표현할 수 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 모델과 비교하여 영상 변환 성능이 크게 향상되었으며, 불확실성에 대한 정확도 평가에서도 AI-driven 방식이 높은 성능을 보인다. 결론적으로, 본 연구는 AI-driven 방식을 통해 의료 AI에서의 불확실성 표현의 가능성을 확인하였으며, 이 방식이 데이터의 한계와 불확실성을 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
일반 의료기관에서의 PACS를 이용한 효율적인 환자 영상의 관리가 늘어가고 있다. 그런 환경하에서 환자의 사생활 보호와 의료영상 자체의 소유권, 재산권의 여부 및 데이터 변형 여부의 판별이 중요시된다. 의료데이타의 보호를 위해 디지털 워터마킹이 사용되며, 본 논문에서는 RST공격에 강인한 워터마킹 기법을 제안한다. 기존에 제안된 기하학적 변형에 강인한 워터마킹 기법중에서 Log-Polar변환과 Fourier-Mellin 변환을 이용한 방법은 영상에 가해진 RST공격을 영상의 좌표변환과 DFT의 순환적 이동 특성을 이용하여 강인성을 확보한다. 하지만 실제적 구현에서 원영상과 워터마크의 손실이 문제 시 된다. 본 논문에서는 반지름-위상 Look Up Table을 이용하여 좌표변환 시 발생하는 손실을 막으면서 회전에 강인한 워터마킹 기법을 제안한다.
디지털 헬스케어 서비스 활성화에 따라 디지털 의료 데이터의 양은 매년 급속하게 증가하고 있으며, 의 데이터의 상호 교환과 연동을 위한 다양한 CDM(Common Data Model)이 개발되고 있다. 그러나, 의료 데이터 교류에 대한 요구가 증가하면서, 기존 레거시 시스템의 데이터를 CDM으로 변환하기 위한 추가적인 비용이 소요될 수 밖에 없다. 이에 본 연구에서는 OMOP CDM (Observational Medial Outcomes Partnership Common DataModel) 기반 의료 데이터 ETL (Extract, Transform, Load) 툴을 개발하였다. OMOP CDM ETL 툴은 기존의 레거시 데이터베이스 정보를 CDM으로 변환할 수 있는 효과적인 료인터페이스를 제공함으로써, 디지털 의료 데이터 공유와 관리 및 분석의 효율성을 증대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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