진료데이터는 진료를 보면서 축척된 데이터로서 다양한 병명들에 대한 의사들의 진료행위를 추적해 볼 수 있는 유용한 정보가 될 수 있으며, 진료에 재활용함으로써 환자들에 대한 진료행위를 표준화하는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 상황에서 환자를 진료한 근거자료인 진료데이터를 이용하여 병원에서 활용 가능한 임상진료데이터를 추출하기 위한 방법에 대한 연구를 진행하였다.
IHE(Integrating the Healthcare Enterprise)의 XDS.b(Cross-Enterprise Document Sharing.b) 프로파일은 의료기관간 환자의 전자진료기록을 공유하기 위해 개발되었으나 모바일 환경을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 IHE에서는 모바일기기에서도 전자진료기록을 공유할 수 있는 MHD(Mobile access to Health Documents) 프로파일을 개발했다. XDS.b 메타데이터는 ebXML(electronic business XML)을 사용하고 MHD 메타데이터는 JSON(JavaScript Object Notation)을 사용하므로 MHD와 XDS.b를 연동하기 위해서는 MHD 메타데이터를 XDS.b 메타데이터로 변환이 필요하다. 본 논문에서는 MHD 메타데이터를 XDS.b 메타데이터로 변환하는 규칙을 정의했다.
최근 의료서비스 환경에서 진료정보 교류는 의료의 안정성 및 질 증대, 진료업무 효율성 향상, 의료기관 운영 효율성, 환자의 편의성 증대를 가져올 수 있는 필수 의료 서비스 모델이다. 하지만 의료기관별 정보화 수준이 다양하고, 표준화된 시스템이 마련되어 있지 않으며, 기관별로 서로 상이한 정보시스템이 구축되어 있어 실질적인 진료정보 교류가 어려운 상황이다. 이 논문에서는 국내 법제도 안에서 진료정보 교류를 활성화 하기위해 관련 기술표준 및 진료정보 교류 모델에 대해 분석하였고 이중 가장 이상적인 지연 응답 모델을 기반으로 보다 나은 성능 개선을 위하여 진료정보 교류 프레임워크를 설계하였다. 성능 개선 진료정보 교류 프레임워크는 진료정보 교류 시 메타데이터 플로우와 실제 CDA 문서 플로우를 구분하여 기존 지연 응답 모델 기반 시스템과의 성능 비교 실험 결과 약 24%의 성능 향상을 얻었다.
최근 국내의 모든 병원에서 PACS(Picture Atchiving and Communication System) 도입에 관한 관심을 보이고 있다. PACS가 구축이 되면 병원 내 모든 진료 과에서 디지털 데이터의 전송으로 정보를 공유할 수 있고, 진료가 자동화 되는 장점이 있다. 하지만, 환자가 다른 병원으로 이송될 경우 과거 진료 내역을 다른 병원으로 함께 전송하여야 되는데, 다른 병원의 시스템과 연계할 방법이 현재로는 존재하지 않는다. HIES 시스템은 의료 데이터 전송의 표준문서로 XML(eXtensible Markup Language)을 제안하고 있다. XML은 문서를 정의하는 메타 마크업(meta-markup) 언어로써 DICOM 프로토콜을 통하여 산출된 의료 데이터를 표현하기에 적당하다. 또한 병원 간 이질 데이터베이스 시스템 통합을 위하여 일관된 스키마 정보를 유지하는 정보 공유 관리자를 설계, 구현하였다.
정보통신 및 무선 통신기기의 발달과 더불어 원격지에서 환자를 진단하고 치료하는 원격 진료 시스템에 관한 연구가 전 세계적으로 활발히 진행 중이다. 특히 서로 다른 기관으로부터의 분산된 의료 정보들 간의 통신을 위해서는 데이터를 통할시키는 것이 급선무다. 본 연구는 분산된 이질적인 의료 정보의 효과적인 관리를 위해 통합 메타데이터 카탈로그를 통한 검색 엔진을 설계하는데 중점을 두었다. 이를 통해 각 병원 데이터 형식의 일괄적인 변환 없이도 통찰 검색 환경을 사용할 수 있으며, 향후 시스템 개발에 있어서도 확장성이 용이하다.
병원정보시스템에 저장되어 있는 자료들은 적절성 평가 및 질관리를 향상시키는 데 있어 많은 잠재력을 가지고 있으며 이를 기반으로 하는 데이터웨어하우스의 구축은 질 관리의 향상과 임상진료에 많은 도움을 줄 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 감염관리 정보의 체계적이고 효과적인 자료 분석을 위한 일환으로 항생제 사용량 분석이 가능한 데이터마트를 구축하였다. 감염관리의 구성요소 및 평가 척도를 선정 후 XML DTD 방법으로 메타데이터를 설계하였고 모델링을 통해 데이터마트를 구축하여 항생제 사용량 분석을 위한 다차원 분석 도구인 OLAP를 시현하였다. 실험 자료는 1997년 7월 한 달 동안의 천안 지역의 일개 대학병원의 항생제 사용량 자료를 이용하였다. 감염관리 메타데이터의 상위요소는 항생제 내성 정보, 항생제 사용량 정보, 감염 정보, 검사 정보, 환자 정보 및 감염 관련 비용으로서 구성하였다. 이 중 항생제 사용량 정보를 스타 스키마에 적용하기 위한 데이터베이스의 설계를 하여 데이터마트를 구축하였다. 그리고 일 개월 간 사용된 항생제 사용량에 대해 OLAP을 시현하였다. 본 연구는 XML과 OLAP 기술의 구현을 통해 항생제 사용량에 대한 감염관리 데이터마트를 수립하였다. 개념적이고 구조화된 데이터마트의 구축은 감염관리 정보에 대해 신속하고 다양한 분석을 제공할 것으로 사료되었다.
디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토픽 모델링의 결과를 요약하자면, 1) COVID-19 이후 비즈니스 인텔리전스를 주제로 하는 연구가 전 영역에서 활발하게 수행되고 있으며, 2) 제조 분야에서 지능형 제조 솔루션 및 메타버스 등의 이슈가 등장함에 따라 제조 생산 시스템에 관한 주제가 다시 한번 주목받고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 3) 주제어 자체는 기술과 서비스의 측면에서 분리하여 볼 수 있지만, 다수의 연구에서 해당 기술들을 접목하여 적용된 다양한 서비스를 포괄적으로 다루고 있으므로 이를 별개로 해석하는 것이 바람직하지 못하다는 점을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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