목적 : 최근 들어 여러 가지 디지털 의료장비와 각종 의료정보시스템, 인터넷의 활용에 따라 다양한 종류의 의료정보와 지식이 엄청나게 증가하고 있고, 최신의 진료환경구축을 위해서 이러한 지식과 정보들을 통합 관리하려는 필요성과 요구가 대두되고 있다. 그러나 이러한 요구들은 기존의 종이로 된 차트나 필름 등의 기법에서는 물론이고 여러 가지 독립적인 전산 시스템들 <처방전달시스템(OCS), 의료영상저장전송시스템(PACS) 등>을 통해서도 충족되기 어려운 것이 현실이다. 왜냐하면 기존에 설치된 의료 정보 시스템들은 대체로 독자적인 처리방식과 내부구조를 가지고 있기 때문에 서로 다른 의료 정보 시스템간에 정보를 교환한다는 것이 사실상 매우 어렵거나 심지어는 불가능한 경우가 있기 때문이다. 그러나 이러한 의료 정보들을 최대한 유기적으로 활용하기 위해서는 이상의 여러 가지 의료 정보 시스템들을 완벽히 통합하는 것이 필수적이고 이러한 통합의료정보시스템이 비로소 진료에 있어서의 의사결정 과정에 중추적으로 활용될 수 있는 것이다. 특히 의료영상을 다루는 PACS에서는 다른 종류의 의료정보시스템인 OCS(처방전달시스템)와의 연계가 매우 중요하다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고 병원의 전산시스템이 서로 호환되지 않음으로 인해 OCS/PACS 통합은 PACS 도입과정 중에서 가장 어려운 부분으로 인식되어 온 것이 사실이다. 이제까지의 PACS에 있어서는 대량의 영상 데이터를 고속으로 처리하기 위한 기술적인 문제에 주로 관심을 기울였으며 기존의 정보 시스템과의 연계 또는 통합문제는 충분히 고려되지 않았다. 그 결과 PACS를 도입한 병원에서는 기대와는 달리 PACS 운용을 위한 많은 인력소모가 뒤따르거나 운용에 차질을 빚는 등 여러가지 문제가 발생하게 되었다. 따라서 이제까지의 PACS 개발이 기술적인 문제 해결을 위한 방향 접근에서 이루어졌다면, 이제부터는 기술적인 해결을 바탕으로 하여 병원내의 임상운용환경에서 그 효율성을 최대화할 수 있기 위하여 기존 OCS/PACS의 통합 연계성을 주 관심으로 하는 임상적인 접근이 이루어져야 할 시점이라고 파악된다. 이와 같은 OCS/PACS의 통합은 병원 내에서 일어나는 일련의 진료 과정들에 있어서 문자정보뿐 아니라 영상정보까지를 포함하는 모든 진료정보의 관리와 전달을 컴퓨터화 함으로써 진료효율을 비약적으로 형상 시키는 효과를 가져올 수 있으므로 궁극적으로는 모든 병원의 정보시스템이 지향하는 목표이기도 하다. 따라서 OCS/PACS의 통합을 구현하기 위해서는 기존 방식과 OCS/PACS 통합 방식의 차이점이 분석 되어져야 하며 이러한 분석을 바탕으로 차후 병원에 도입되는 시스템이 안정적이고 완성도 높은 병원 정보화 시스템으로 구축 되어져야 하므로 이에 따른 통합 시스템에 대한 분석을 하고자 한다.
의료영상은 진단을 목적으로 환자의 질환 부위별로 정밀하게 촬영하여 수집된 영상이다. 수집된 의료영상을 판독하여 진단하기 어려운 경우에는 조직검사를 통해 확진검사를 실시한다. 하지만 조직검사의 경우 환자에게 신체적, 경제적 부담을 줄 수 있다. 따라서 의료영상을 기반으로 정밀 진단하는데 도움을 줄 수 있는 정량분석 소프트웨어 개발이 중요하다. 현재 복부 간 질환의 경우 MELD(Model For End-Stage Liver Disease) 점수를 이용하여 간 질환의 중증도나 예후를 예측하는데 이용되고 있다. 하지만 MELD점수 산출에 있어서 의료영상 정보를 사용하지 않았기 때문에 질환 여부를 가늠하는데 에만 이용될 뿐 병변부위의 위치를 확인하는데 에는 어려움이 있다. 그러므로 본 논문은 다양한 의료영상장비에서 획득한 복부영상을 이용하여 복부질환의 중증도를 예측 및 분석함으로서 실제 임상진단에 도움을 줄 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
최근 병원정보시스템의 도입으로 병원 내 의료서비스 효율성 향상이 두드러지고 있다. 이러한 병원정보시스템의 개선으로 의료정보 통합이라는 문제가 대두되고 있으며, 이를 시도하고자 하는 움직임이 나타나고 있다. 그러나 의료정보 통합을 위한 선행 단계로 동일 환자를 찾는 문제해결이 우선시 되며, 이를 위한 환자 식별 알고리즘의 연구가 필요시 되고 있다. 대표적인 사례로 MPI(Master Patient Index) 모듈을 통해 환자의 기본 정보 및 진료 정보 등의 여러 필드를 비교하여 유사도를 산출할 수 있으나, 국내에 적합하지 않는 언어체계, 필드별 최적 가중치의 산정 등 여러 가지 문제점들을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 MPI 등과 같은 매칭 알고리즘의 정확도를 높일 수 있는 보완적인 방법으로, 환자 필드 정보 외에 촬영한 의료 영상(MRI) 정보를 활용하여 동일 환자를 찾는 방법을 제안한다. 기존의 영상 정보만을 활용한 방법과는 달리, 의료영상의 물리적인 정보를 환자 식별 시 가장 높은 가중치를 부여하여 변하지 않는 불변의 특정 값으로 하여 높은 정확도를 검출하였다. 이러한 영상 정보를 활용한 유사도 측정 결과는 향후 환자 식별에 있어 보조적인 수단으로 활용하고자 한다.
의료 정보의 상호운용성 향상을 위해서 Health level 7은 의료 정보 교환을 위한 차세대 체계인 Fast health interoperability resource (FHIR)를 개발하였다. 그러나, 이를 이용하여 임상 정보를 포함한 3차원 의료 영상을 교환하려는 시도는 없어 새로운 방법을 제시하고자 한다. CT 영상에서 만들어진 3차원 의료 영상을 javascript object notation (JSON) 형식으로 전환하고, 임상 정보를 추가하였다. 우리는 시험용 FHIR 서버를 만들고, 클라이언트는 postman을 사용하였다. 생성된 JSON 파일은 body에 첨부하여 전송되었다. JSON 형식으로 전송된 3차원 의료 영상은 웹 브라우저를 통해서 볼 수 있었고, 원시 코드를 확인하여 동봉된 임상 정보를 볼 수 있었다. 우리는 3차원 의료 영상 교환을 최초로 시행하였다. 이 방법을 적용한 앱이나 FHIR 리소스 개발을 위해 추가적인 연구가 필요할 것이다.
본 연구에서는 Web 환경에서 분산객체 기술인 CORBA(Common Object Request Broker Architecture)를 이용하여 Java Applet으로 구현되는 의료영상회의 시스템의 Web Client를 설계 구현하였다. 플랫폼(platform)에 독립적이고, 다양한 개발 언어를 지원하는 CORBA를 기반으로 한 이 의료영상회의 시스템은 시스템의 개발, 확장성 및 유지 보수 측면에서 아주 뛰어나다. 또한 객체 지향언어이면서 다양한 플랫폼에 구애를 받지 않는(Architecture Neutral) Java 언어를 이용하여 Web 환경에서 쉽게 실행 가능한 Applet으로 의료영상회의를 할 수 있는 Web Client를 설계 구현하였으므로 Web 브라우저를 이용할 수 있는 환경이라면 손쉽게 이용할 수 있는 장점을 가진다.
We have examined and analyzed the status of policy, R&D investments, patents and market share of medical imaging technologies for major countries including Korea, the United States, Japan and European Union. ]Korea is mostly inferior compared to the others in priority of industrial policy, R&D investment, research manpower, number of patents, technological level and world market share. However, Korea can recover competitiveness, if there are intensive government supports for this technology.
요즘 의료 분야는 환자 병력 약제 정보등과 같은 다양한 의료정보가 증가함에 따라 정보화의 요구가 대두되고, 이는 디지털 영상의 등장과 함께 컴퓨터의 도움을 받는 소프트웨어의 개발로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 추세에 맞춰, 이전에 개발된 유방암 전용 소형 감마카메라로부터 신호를 획득하여 실시간으로 디지털 영상을 만들어 내고 화면에 디스플레이하는 의료영상 표현 시스템을 설계하고 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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