• Title/Summary/Keyword: 임상데이터

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Data Mining Approach for Diagnosing Cardiovascular Disease (관상동맥질환 진단을 위한 데이터마이닝 기법)

  • Park, Hong-Kyu;Lee, Heon-Gyu;Ryu, Keun-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.365-368
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    • 2006
  • 심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.

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The establishment of the statistics modeling for the effective utilization of the clinical trials information (임상시험정보의 효율적인 활용을 위한 통계모델링 구축)

  • Kim, Dong-seon;Cho, Sung-Je
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.161-164
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    • 2010
  • 식품의약품안전청은 산발적으로 흩어져 있던 임상시험 관련 정보를 통합하여 서비스하기 위한 방안으로 임상시험정보방을 개설하게 되었다. 임상시험승인현황 등 원시자료는 종이형태로 생산, 관리된다. 이를 통계자료로 활용하기 위해서 식품의약품안전청의 관련 시스템인 KiFDA 시스템에 입력을 하게 된다. 이 시스템에 입력된 데이터는 실시간으로 임상시험관련 웹서비스 시스템에 구축된다. 이때에 실시간 통계정보의 정확성이 무엇보다 중요하다. KiFDA 시스템의 데이터베이스의 실시기관명과 임상시험계획승인제도(IND) 승인리스트 원본의 실시기관명이 틀린 것도 있었다. 이는 동일한 실시기관도 화면에서는 서로 다른 실시기관으로 보일 수 있다는 것을 의미한다. 결국 통계자료가 부정확하게 표출되는 데는 이런 원인들이 있었던 것이다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기위해 임상시험정보방의 효율적인 통계모델링을 설계하여 물리적 데이터베이스를 구축하였다.

Data Mining Approach for Diagnosing Heart Disease (심장 질환 진단을 위한 데이터 마이닝 기법)

  • Noh, Ki-Yong;Ryu, Keun-Ho;Lee, Heon-Gyu
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.10 no.2
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    • pp.147-154
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    • 2007
  • Electrocardiogram(ECG) being the recording of the heart's electrical activity provides valuable clinical information about heart's status. Many researches have been pursued for heart disease diagnosis using ECG so far. However, electrocardio-graph uses foreign diagnosis algorithm in the con due to inaccuracy of domestic diagnosis results for a heart disease. This paper proposes ST-segment extraction technique diagnosing heart disease parameter from raw ECG data. As the ST-segment is used for prediction of Coronary Artery Disease, we can predict heart disease using classification approach in data mining technique. We can also predict patient's clinical characterization from patient clinical data.

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A Comparison of MRS Data for SVS and 3D CSI in Human Brain Study (두경부 MRS검사의 SVS와 3D CSI 데이터의 비교 분석및 임상응용을 위한 연구)

  • Yoon, Seong-Ik;Choe, Bo-Young
    • Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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    • 2005.04a
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    • pp.93-95
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    • 2005
  • MRS is to measure very small metabolite signals, whose resonant frequencies spread over the chemical shift range characteristic of the measured nucleus. The MR signal originates from the excited volume, which is a column of tissue divided into slices by gradient or rf encoding. The parameters that acquired data affected by TE, TR, and other variables. The higher spatial resolution of 3D CSI compared to SVS and its ability to examine regional metabolite variations for brain study.

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중풍의 증형 진단을 위한 판별모형

  • Sin, Yang-Gyu
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.7 no.2
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    • pp.283-287
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    • 1996
  • 본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.

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A Study on the Data Warehousing System of General Hospital (종합병원 데이터웨어하우스 시스템에 관한 연구)

  • 박찬석;고석하
    • Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.304-318
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    • 2002
  • 본 연구는 종합병원에서 운영중인 병원정보시스템(Hospital Information System)을 기준으로 업무별 데이터 마트를 구성하여 종합병원 데이터 웨어하우스 시스템을 제안하는 연구이다. 본 연구에서 제안한 병원 데이터웨어하우스 모형은 충남대학교병원 데이터 웨어하우스 시스템 구축 보고서, Inmon의 데이터 웨어하우스 개발방법론에 기초를 두었다. 종합병원의 데이터하우스시스템을 제안하면 다음과 같다. 첫째, 원무 데이터마트, 병원의 원무팀에서 주로 사용하는 것으로써 수입에 관련된 정보, 진료인원에 관한 정보, 심사/청구/삭감에 관한 정보들로 구성되어 있다. 둘째, 약국 데이터마트, 처방전달 데이터 마트와 연결되어 외래/입원의 처방에 관한 정보, 약에 대한 효능과 성분에 대한 정보, 투약과 검사에 대한 정보들로 구성된다. 셋째, 의무기록 데이터마트, 의무기록팀에서 관리하는 퇴원 정보, 암환자에 대한 정보, 외래/입원 환자 통계에 대한 정보들로 이루어진다. 넷째, 처방전달 데이터마트, 주로 의사가 환자에게 행한 처치/처방/수술과 진료기록에 대한 정보들을 기준으로 환자진료나 임상연구에 필요한 정보를 제공한다. 다섯째, 병원 행정 데이터마트, 인사정보, 급여정보, 회계정보, 예산정보, 물류정보 등으로 구성되어 병원의 자원활용이나 행정에 대한 전반적인 정보를 제공한다. 여섯째, 경영지원 데이터마트, 병원경영에 필요한 수입정보, 원가분석 정보, 진료인원 정보들을 한 형태로 제공한다. 또한 의사결정 형태도 의료진 중심의 병원에서 환자중심의 병원으로 구조를 바꾸었고 투명한 정보공유와 기초 데이터들의 정제는 부가가치가 높은 정보로 가공할 수 있게 되었으며 각 전문 직종간의 단절된 정보 흐름을 유기적으로 교환할 수 있게 되어 지식의 교환을 촉진시켰다. 그리고 온라인거래처리시스템(OLTP)의 한계점인 하드웨어적인 문제와 성능 저하에 대한 문제를 해결하였고, OLTP시스템에서 분리되고 이원화된 코드체계와 데이터 형태의 이질화를 통일하는 방법으로 데이터웨어하우스 시스템을 제시하였다. 결국 병원에서 데이터웨어하우스 시스템의 구축은 임상, 연구, 교육의 유기적 순환관계를 정립하여 지식의 순환적 고리인 수집, 공유, 확산, 재창출을 지속적 유지할 수 있는 인프라를 구축해 준다. 반면 상이한 정보들간의 충돌과 이에 따른 해석의 오류로 잘못된 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있고 기초정보의 접근 및 추출의 유용성에 의해서 정보유출에 대한 문제가 한계점으로 나타났다.

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A Study on the Data Warehousing System of General Hospital (종합병원 데이터웨어하우스 시스템에 관한 연구)

  • 박찬석;고석하
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.304-318
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    • 2002
  • 본 연구는 종합병원에서 운영중인 병원정보시스템(Hospital Information System)을 기준으로 업무별 데이터 마트를 구성하여 종합병원 데이터 웨어하우스 시스템을 제안하는 연구이다. 본 연구에서 제안한 병원 데이터웨어하우스 모형은 충남대학교병원 데이터 웨어하우스 시스템 구축 보고서, Inmon의 데이터 웨어하우스 개발방법론에 기초를 두었다. 종합병원의 데이터하우스시스템을 제안하면 다음과 같다. 첫째, 원무 데이터마트, 병원의 원무팀에서 주로 사용하는 것으로써 수입에 관련된 정보, 진료인원에 관한 정보, 심사/청구/삭감에 관한 정보들로 구성되어 있다. 둘째, 약국 데이터마트, 처방전달 데이터 마트와 연결되어 외래/입원의 처방에 관한 정보, 약에 대한 효능과 성분에 대한 정보, 투약과 검사에 대한 정보들로 구성된다. 셋째, 의무기록 데이터마트, 의무기록팀에서 관리하는 퇴원요약 정보, 암환자에 대한 정보, 외래/입원 환자 통계에 대한 정보들로 이루어진다. 넷째, 처방전달 데이터마트, 주로 의사가 환자에게 행한 처치/처방/수술과 진료기록에 대한 정보들을 기준으로 환자진료나 임상연구에 필요한 정보를 제공한다. 다섯째, 병원 행정 데이터마트, 인사정보, 급여정보, 회계정보, 예산정보, 물류정보 등으로 구성되어 병원의 자원활용이나 행정에 대한 전반적인 정보를 제공한다. 여섯째, 경영지원 데이터마트, 병원경영에 필요한 수입정보, 원가분석 정보, 진료인원 정보들을 요약한 형태로 제공한다. 또한 의사결정 형태도 의료진 중심의 병원에서 환자중심의 병원으로 구조를 바꾸었고 투명한 정보공유와 기초 데이터들의 정제는 부가가치가 높은 정보로 가공할 수 있게 되었으며 각 전문 직종간의 단절된 정보 흐름을 유기적으로 교환할 수 있게 되어 지식의 교환을 촉진시켰다 그리고 온라인거래처리시스템(OLTP)의 한계점인 하드웨어적인 문제와 성능 저하에 대한 문제를 해결하였고, OLTP시스템에서 분리되고 이원화된 코드체계와 데이터 형태의 이질화를 통일하는 방법으로 데이터웨어하우스 시스템을 제시하였다. 결국 병원에서 데이터웨어하우스 시스템의 구축은 임상, 연구, 교육의 유기적 순환관계를 정립하여 지식의 순환적 고리인 수집, 공유, 확산, 재창출을 지속적 유지할 수 있는 인프라를 구축해 준다. 반면 상이한 정보들간의 충돌과 이에 따른 해석의 오류로 잘못된 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있고 기초정보의 접근 및 추출의 유용성에 의해서 정보유출에 대한 문제가 한계점으로 나타났다.

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Analysis of Infertility Factors and Prediction of Pregnancy Using Bayesian (베이지안망을 이용한 불임요인 분석 및 가임예측)

  • Jung, Yong-Gyu;Jin, Hoon;Kim, In-Cheol
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.7-9
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    • 2001
  • 의료 분야에서의 데이터는 특성상 여러 측면을 복합적으로 고려해야 할 뿐만 아니라, 다른 분야에서의 데이터 성격과는 다르게 원인과 그 원인에 대한 해결책을 바로 찾아내기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 불임환자들에 대한 검사기록 및 임신결과가 기록된 데이터를 이용하여 베이지안망 분류기를 생성하고 이를 통해 가임여부를 결정짓는 중요 항목 들간의 의존성을 조건확률로 나타내고 비교하였다. 또한 휴리스틱망, 나이브베이지안망 분류기를 생성하여 성능을 비교하였다. 결과적으로 총수정란수는 최상급수정란이식수에 강한 영향을 갖는다는 사전지식의 타당함을 입증할 수가 있었으며, 또한 성숙난자수가 총수정란수에 강한 영 향을 미치고 화학적임신과 임상적임신과 학습은 서로 독립이라는 가설에 대하여 전자의 경우는 간접적인 의존성을 갖고, 후자의 경우는 화학적 결과가 임상적 결과에 강한 의존성이 존재함을 밝혀낼 수 있었다. 분류기간의 성능에서는 자동생성된 베이지안망이 가장 우수한 정확도를 가짐을 측정할 수 있었다.

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Accuracy and Usefulness of Volume Measurement using CT and Ultrasound Scan Data (CT 및 초음파 스캔 데이터를 이용한 체적 측정의 정확도 및 유용성)

  • Kim, Hyeon-Ju;Lee, Hoo-Min;Yoon, Joon
    • Journal of the Korean Society of Radiology
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    • v.16 no.3
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    • pp.289-294
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    • 2022
  • In this study, the accuracy and usefulness of volume measurement were investigated as a phantom experiment using CT and USG scan data and a clinical trial using patient scan data. As a result, there was no significant difference between the volume of the actual round phantom of various volumes for both the CT and ultrasound devices (p>0.05). As a result of statistical analysis, it was analyzed that there was no significant difference (p>0.05). Clinical application of this result requires more clinical trials, but if a CT or ultrasound device is selected and applied in consideration of patient radiation exposure, the examiner's scanning technology, and CT reconstruction experience, the basic data in terms of the usefulness of volume measurement using CT scan image is considered to have application value.