• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.234-241
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• 2019

의약품을 사용할 때 나타나는 부작용은 국민의 건강을 크게 위협할 수 있다. 현재 의약품 부작용에 대한 보고가 매우 미흡한 것이 현실이다. 이에 현재 약국에서 사용하고 있는 의약품 사용평가(DUR:Drug Utilization Review)에 의약품 부작용 보고를 연계하게 된다면 활성화될 수 있다. 의약품 사용평가가 활성화되어 있는 미국 의약품 관리 체계 연구를 통해 의약품 부작용 보고 활성화 방안을 찾을 수 있다. 약국에서 의약품 관리 프로그램으로 사용되는 'Pharm IT 3000'에서 의약품 부작용 보고의 활성화 방안을 연구해 보았다. 문헌연구와 실제 프로그램 운영 방식 연구를 통해 Pharm IT 3000 처방 조제 현황 항목에 의약품 사용평가를 연동시켜 부작용 보고가 편리하게 되는 방안을 찾게 되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.189-190
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• 2017

우리나라는 최근 의료기술의 발달로 고령화 사회에 진입하여 만성 질환을 가진 노인의 수가 증가하고 있다. 이에 건강보조식품과 만성질환의약품을 복합하여 복용하는 노인들의 약물부작용이 다수 발생하고 있다. 이러한 부작용을 해결하기위해 노인만성질환자들이 복용하는 의약품과 건강보조식품의 상호작용 양상을 알아보고 해결방안을 모색해야할 필요성이 있다. 본 연구는 현재 만성질환의약품과 건강보조식품의 부작용이 일어나고 있는 5가지를 지정하여 노인들이 쉽게 알아볼 수 있도록 표시해주는 그림문자를 개발하였다. 건강보조식품과 만성질환의약품간의 상호작용에 대한 적극적인 복약지도와 그림문자를 통해 만성질환 노인환자의 부작용 발생을 예방함으로써 보다 안전하고 효과적인 의약품 사용이 가능해 질 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.575-585
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• 2018

의약품 부작용과 같이 국민의 건강과 밀접한 관련이 있고, 전문적인 이슈의 경우 언론 보도는 국민들의 위기 대응과 정부의 위기관리에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 중요하다. 이 연구는 의약품 부작용과 관련된 언론 보도를 주요 주제, 정보원, 위기 책임 귀인, 프레임을 분석하고 언론의 주목을 받은 의약품 부작용보도에 대해 네트워크 분석을 실시해 정부의 위기관리 방안을 제시했다. 일간지, 경제지, 전문지의 보도에 차이가 있었는데, 일간지는 부작용 발생과 같은 위기 발생을 중심으로, 경제지는 제약업계 관련된 기사를, 전문지는 의약품 정책을 비판하는 기사 중심으로 보도했다. 의약품 부작용과 관련된 주요 정보원은 국회의원이었다. 위기의 책임을 언급한 기사는 적었지만, 위기 해결의 주체에 대해서는 의약품을 생산한 업체가 해결해야 한다는 기사가 많았지만 전문지의 경우에는 정부가 문제를 해결해야 한다고 했다. 네트워크 분석을 통해 기사에서 중요하게 언급된 단어를 찾고, 단어와 단어의 관계 분석으로 기사에서 전달하고자 하는 의미를 찾았다. 이 연구는 내용분석과 네트워크 분석을 통해 의약품 부작용 기사를 분석하고 정부의 위기 커뮤니케이션 관점에서 공중별 정부의 위기 대응 방안을 고려해봤다는 데 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.347-349
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• 2021

전문의약품은 의약품안전사용서비스(DUR)를 이용하여 병원에서 처방받은 약에서 부작용이 나타났을 때 기록하고 다음에 약을 처방받을 때 부작용이 나타난 약과 비슷한 계열의 약은 처방받지 않는다. 하지만 일반의약품은 약 구매 기록조차 남지 않아 어떤 약을 언제 처방받았는지 모르고 부작용을 관리할 수 없어 불편함을 겪는다. 이 연구를 통해 제안하는 어플은 처방내역과 복약관리, 약 추천, 약국 찾기로 구성된다. 일반의약품을 처방받은 날짜와 시간, 증상, 효과, 부작용에 대하여 기록하며, 기록을 분석하여 증상에 대한 약을 추천함으로써 치료 효과를 높일 수 있다. 환자가 스스로 투약에 관심을 가지고 기록을 관리함으로써 환자가 주체가 되어 질병을 개선할 수 있다.

• 의료법학
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• 제21권3호
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• pp.77-116
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• 2020

현대 과학의 경험과 성과가 반영된 의약품의 사용으로 인류에게 질병의 치료와 건강 상태의 개선이라는 혜택이 주어지고 있다. 그러나 의약품은 질병의 치료라는 혜택 이외에도 본질적으로 피할 수 없는 부작용도 내포한다. 각국은 부작용으로 인한 피해의 최소화를 위해 시장진입 규제나 시판후조사 등의 조치를 취하고 있으나, 부작용의 발생은 피할 수 없다. 부작용으로 인한 손해의 발생이 불가항력이라도 그 점이 사전에 알려진 것이었다면, 의약품의 종류와 사용 형태에 따라서 처방한 의사나 복약지도를 담당하는 약사 등이 손해를 배상해야 한다. 의약품에 결함이 있어 손해가 발생하는 경우도 있는데, 손해 배상의 일반원칙을 그대로 적용해서는 결함으로 인한 부작용 피해자가 손해를 배상받기 쉽지 않다. 우리나라를 비롯한 여러 나라가 제조물 책임법을 통하여 피해자의 보호를 도모하고 있으며, 의약품도 제조물에 포섭되기 때문에 제조물 책임법을 통한 손해배상을 문의할 수 있는데, 이 때 주로 설계상의 결함이나 표시상의 결함이 문제될 수 있다. 제조물 책임법이 제정·시행되기 이전에도 의약품의 부작용으로 인한 손해는 발생하여왔다. 이러한 경우를 위해서 판례는 제조물 책임법과 유사한 법리를 발전시켜 왔고, 의약품 결함은 혈액제제와 관련하여 판례가 형성되어 왔다. 제조물 책임법 시행 이전에 제조된 의약품으로 인한 손해는 향후에도 발생할 수 있기에 판례 법리는 중요한 검토의 대상이다.

• 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 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.754-757
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• 2019

대한민국 인구의 고령화는 점점 더 심화되며 노인 환자의 수도 증가하는 추세이다. 노인환자들은 의약품 부작용 위험도가 높기 때문에 노인에게 부적절한 약물과 처방 이후의 부작용 발생 현황에 대한 통계적인 분석이 필요하다고 판단하였다. 의약품 부작용관련 문헌 정보와 실제 병원의 전자 의무 기록을 이용해 데이터 베이스를 구축하고 Python 을 사용해 부작용 탐지 알고리즘을 설계했다. 노인 환자가 특정 약품을 투약한 이후에 그 약품에 부작용에 해당하는 진단을 받는다면 부작용이 발생한 것으로 판단한다. 알고리즘을 기반으로 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 웹을 구축했다. d3.js 를 통해 직관적으로 부작용 확률을 확인할 수 있도록 구현했고 새로운 진단 또는 처방을 입력하여 실시간으로 확률에 반영하였다. 실시간으로 데이터를 확인할 수 있기 때문에 부작용 이슈에 신속하게 예방 및 대응이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.217-225
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• 2021

이 논문은 데이터 큐잉 알고리즘과 의약품 빅데이터를 통해 약품 성분-성분 간의 정보와 질병-성분 간의 정보를 지원함으로써 의약품 다약제 복용 시 부작용이 발생 가능한 약물 정보를 사용자에게 제공하기 위한 시스템을 제안하고 구현한다. 또한, 의약품 성분에 더하여 복용이 금지된 의약품, 공급업체, 유통업체의 정보 등을 제공함으로써 의료 전문가뿐만 아니라 일반 사용자의 의약품 복용에 대한 불안감을 덜어줄 수 있다. 제공되는 대표적인 정보는 두 가지 약물 사이에서 일어나는 부작용, 특정 의약품의 주성분과 효능, 동일한 제약회사에서 제조된 의약품, 만성 질환 환자가 주의해야 할 약품 성분 정보이다. 앞으로, 희귀병 약이나 신약에 대한 정보를 수집하여 데이터를 업데이트하는 것이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.453-455
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• 2023

의약품 추천 방법은 환자의 현재 건강 상태가 주어졌을 때, 해당 환자에게 효과적이면서도 안전한 의약품들을 추천해주기 위한 방법이다. 최근 의약품 추천 방법들은 환자에게 효과적이면서도 안전한 의약품들을 추천해주기 위해, 환자의 방문 정보(즉, 환자에게 진단된 질병, 수술 정보) 뿐만 아니라 의약품들 간의 (1) 동시 처방 여부 관계와 (2) 부작용 유발 관계를 추가적으로 활용하고 있다. 구체적으로, 이들은 의약품들 간의 두 관계를 각각 임베딩으로 나타낸 뒤 하나의 임베딩으로 융합하여 활용한다. 그러나 기존 의약품 추천 방법들은 이 두 임베딩을 융합하는데 있어서, 두 임베딩 간의 관계를 깊게 고려하지 않고 단순히 뺄셈 연산을 적용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 실세계 데이터 집합을 활용하여, 의약품들 간의 두 관계에 대한 임베딩들을 다양한 방법을 통해 융합한 뒤각 방법이 추천 정확도에 어떠한 영향을 미치는지 비교 및 분석하여 더욱 정확한 의약품 추천을 제공하고자 한다.

• 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.