단백질의약품 시장의 성장으로 바이오인포매틱스 분야에서 단백질 정보는 신약개발과 위험관리 등에 활용되는 매우 중요한 정보로 이용되고 있다. 이러한 추세에 따라 바이오인포매틱스의 한 분야로 의약품 정보와 단백질 정보를 결합한 형태의 서비스가 발전하고 있다. 본 논문에서는 단백질 의약품에 대한 업계 종사자들의 요구사항을 분석하기 위한 사전연구로 단백질 정보 검색 서비스와 의약품 정보검색 서비스 이용현황을 설문 분석하였다. 그 결과 설문 응답자의 84.7%가 단백질 정보 검색 서비스로 NCBI를 이용하였으며, 48.2%가 의약품 정보 검색 서비스로 DrugBank를 이용하였다.
시맨틱 웹 및 온톨로지 기술은 인터넷에 존재하는 방대한 데이터를 자동적으로 처리하기 위한 대안으로써 다양한 분야에서 적용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이를 통해 각 분야에 대한 정보자원이 차츰 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태의 웹으로 진화하고 있지만 국내의 의약품 관련 정보는 정보자원에 대한 의미적인 표현이 부족할 뿐만 아니라 주제별로 각기 다른 웹사이트들에 분산 되어, 필요한 정보들이 여러 사이트들에 중복되어 있다. 그리고 연관이 있는 정보간의 연결이 부족하여 일반 사용자뿐만 아니라 의약품 전문가들도 원하는 자료를 효율적으로 검색하고 활용하기가 쉽지 않다. 이에, 우리는 의약품 정보들의 관계를 표현하여 의약품 정보의 효율적인 검색 및 광범위한 활용이 가능하게 하기위한 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 한국식품의약품안전청에서 제공하고 있는 7개의 웹사이트에서 제공되는 23종의 의약품 관련 정보를 수집 분석한다. 그리고 온톨로지 기술을 활용하여 여러 웹사이트에 흩어져 있는 의약품 정보의 연결성을 분석하고 표현한다. 본 논문에서 보이는 의약품 정보 및 관계의 표현은 효율적인 의약품 관련 정보 검색에 활용이 가능하며 향후 분산된 의약품 관련 정보의 통합 및 운영에 있어 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 의약품의 효율적인 구매와 안전한 복용, 또 의약품 성분에 대한 정보 전달을 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 약품 후면을 촬영한 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 이미지에서 관심영역을 설정한 뒤, OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 사용하여 인식한 텍스트 데이터를 통해 약품 성분을 추출하며, 식품의약품안전처에서 제공하는 의약품 안전 사용 서비스(DUR) API와 네이버 의약품 사전 검색 결과를 이용해 관련 정보들을 읽어와 출력하도록 한다. 약품의 표준 서식을 따르는 이미지를 기준으로 백 개의 이미지를 이용해 테스트하여 65%의 검출 정확도를 보였다.
본 연구는 국내 의약품 검색 사이트를 국가와 사기업의 두 그룹으로 나누어 사용 경험을 평가하였다. 피터 모빌의 허니콤 모델을 해당 연구에 맞게 수정하여 편리성, 정보접근성의 차이점, 그리고 신뢰도에 대한 설문 조사지를 작성하였다. 일반인을 대상으로 총 18개의 문항으로 설문을 진행하였으며, 구글 설문지를 통해 10대에서 60대까지의 219명에게 답변을 받았다. 분석방법은 다중로지스틱회귀분석으로 사용경험이 재방문 여부에 미치는 영향을 살펴보았다. 설문결과 91%가 사기업 사이트를 더 선호하였다. 본 연구는 향후 개발될 의약품 정보 검색과 앱개발에 기반자료가 될 수 있고 보다 편리한 검색환경의 개선 자료로 활용될 수 있음에 그 의의가 있다.
의약품 정보검색 서비스를 사용할 때 대표적인 검색방법은 ATC(Anatomic Therapeutic Chemical Classification) 코드를 사용하는 것이다. 기존의 ATC코드 기반 의약정보 검색은 주요 성분이 한가지인 단일제 검색에는 매우 유용하다. 하지만 복합제의 경우에는 검색 오류가 종종 발생하고 있다. 이 문제의 원인은 ATC코드 기반 검색은 단일제 ATC 코드를 패턴매칭하여 진행 된다는 것이다. 본 연구는 ATC코드기반 검색 시 주성분을 기준으로 복합제를 검색하는 요구사항 시나리오를 분석하여 ATC코드기반 매핑 스키마를 설계하였다. ATC코드기반 매핑 스키마는 복합제의 ATC코드와 복합제에 포함된 모든 단일제의 ATC코드를 저장한 스키마를 의미한다. 이 스키마를 사용한 ATC코드기반 검색은 단일제의 주성분으로 복합제를 검색하므로 기존 방법보다 높은 정확도를 가진다. ATC코드기반 매핑 스키마는 의사의 환자 처방 효율을 높일 수 있고 의약품 안전 사용 서비스의 정확도를 올릴 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 인터넷을 통한 의약품 정보가 범람하고 있다. 그러나 지금까지 일반인들이 웹페이지를 통하여 의약품 정보를 검색하는 패턴과 획득하는 방법에 대한 연구 결과가 미비한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 의약품 정보를 제공하는 특정 회사의 웹 로그 파일을 WiseLog 툴을 사용하여 분석하였다. 특히 사용자 유형에 따른 웹페이지 사용 형태와 웹페이지 메뉴 사용 형태, 그리고 검색 메뉴 사용 형태의 3가지에 대한 웹 로그 파일 통계 결과 자료를 분석하였다. 그 결과 인터넷에서의 의약품 정보를 제공하는 회사들을 위한 보완 및 개선 방안들을 제시하였다.
인구 고령화의 빠른 진행과 건강보험 정책의 공공성 기조 확대, 전반적인 국민들의 소득수준이 향상 되면서 건강한 삶에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 의약품의 수요도 함께 증가하고 있다. 의약품의 복용은 사람의 건강과 직접적인 연관이 있어 복용자는 약품에 대한 정보를 알고 복용을 해야 한다. 기존에 존재하던 헬스케어 전문업체가 개발한 약품검색 어플리케이션은 사용자에게 너무 많은 정보를 요구 함 으로써 편의성을 제공하지 못할뿐더러 약품을 검색 하는데 오랜 시간이 소요된다. 본 논문은 이러한 단점을 보완하여 사용자에게 최대한의 편의성을 제공하는 어플리케이션에 대하여 소개한다. 이 어플리케이션은 사용자가 스마트기기를 이용하여 약품을 찍기만 하면 약품에 대한 정보를 출력해준다.
본 연구는 사용자가 특정 전문지식에 대하여 검색하는데 있어 관계형 데이터베이스와 온톨로지를 결합해 보다 적합한 검색 결과를 반환하도록 하는 관계형 데이터베이스와 온톨로지 병행모델에 관한 것이다. 데이터나 정보 양의 급격한 증가는 검색 결과의 사용자 확신을 도리어 떨어트리는 big data 문제에 부딪히게 되었으며 모바일 기기의 사용 증가는 검색과 결과의 판단에 있어 인간의 관여를 줄이는 단순성을 높이는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구는 고수준의 의사결정이 요구되는 분야에 있어서의 검색 성능을 높이기 위해 관계형 데이터베이스로 구성된 데이터에 온톨로지를 결합시켜 사용자에게 적합한 데이터를 반환할 수 있는 모델에 대해 지원해보고자 한다. 본 연구의 검증을 위해 전문 지식이 요구되는 의약품 분야의 데이터베이스를 기준으로 서비스를 제공하는 사이트에서의 검색을 통해 문제점을 제시하고 연구의 필요성을 제시한다.
단백질 의약품 산업이 성장함에 따라 단백질 의약품 개발 시 단백질 정보는 필수적으로 인식 되고 있다. 단백질 정보 서비스를 제공하는 대표적인 바이오데이터 센터로는 미국의 NCBI, PDB, 유럽의 EMBL, 일본의 DDBJ 등이 있으며, 각 센터별로 특화된 단백질 정보들이 제공되고 있다. 사용자가 원하는 단백질 정보를 얻기 위해서는 독립된 단백질 정보를 검색하고 이를 통합하고 분석해야하며, 보다 편리하게 접근할 수 있도록 대표적인 데이터 센터 혹은 소규모 프로젝트 별로 바이오데이터에 대한 다양한 웹서비스가 연구 개발되고 있다. 단백질 의약품 정보 서비스에 대한 필요성이 높아지면서 캐나다의 DrugBank, 미국의 GDSC 등에서 의약품 정보와 단백질 데이터를 통합하여 서비스하고 있다. 하지만 사용자가 요구하는 다양한 단백질 정보를 반영하지 못하는 실정이다. 국내의 경우 바이오인포매틱스 인프라가 부족하고, 단백질 의약품 정보 서비스 또한 의약품의 기본 정보와 유통정보만을 제공하는 것에 한정되어 있다. 본 연구에서는 기존 서비스의 한계를 벗어난 한국형 단백질 의약품 전용 서비스 설계를 위한 사전 연구로 기존 대표적 데이터베이스에서는 적용하고 있지 않은 단백질 특성정보필드들을 제시하고 이에 대한 유용성 평가를 전문 종사자를 대상으로 진행하여 기존 바이오데이터베이스의 단백질 정보 필드와 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 단백질 특성정보필드들이 단백질 의약품 정보 서비스에 요구되는 유용한 데이터 필드임을 검증하였다.
급격한 인구 고령화 및 식습관의 변화로 만성질환과 디지털 헬스케어에 대한 관심이 증가하고 있다. 2020년 노인실태조사에 따르면 우리나라 65세 이상 인구 중 84%가 한 가지 이상의 만성질환을 앓고 있으며, 고령층이 복용하는 약물의 종류 및 복용 기간도 증가하고 있다. 만성질환자의 순응을 높이는 관리는 합병증의 발병을 예방하여 심각한 질환으로 이어지는 것을 방지할 수 있기 때문에 약 복용에 대한 습관이 매우 중요하다. 본 논문에서는 OCR 기술을 활용한 복약 정보 검색 시스템을 제안한다. Google Cloud Vision API를 활용하여 의약품명을 검출 및 인식하고, 인식된 의약품명을 DB에서 검색하여 사용자에게 복약 정보 및 복약 일정 관리서비스를 제공한다. 복약 정보 검색을 통해 올바른 의약품 정보를 제공함으로써 복약 방법과 습관에 변화를 줄 수 있다. 또한, OCR 기술을 통해 직접 입력에 따른 불편을 제거하여 사용자에게 정보를 신속하게 전달함으로써 편의가 증진될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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