Purpose: Vital sign are used to help assess the general physical health of a person, give clues to possible diseases, and show progress toward recovery. Researchers are using vital sign data and AI(artificial intelligence) to manage a variety of diseases and predict mortality. In order to analyze vital sign data using AI, it is important to select and extract vital sign data suitable for research purposes. Methods: We developed a method to visualize vital sign and early warning scores by processing retrospective vital sign data collected from EMR(electronic medical records) and patient monitoring devices. The vital sign data used for development were obtained using the open EMR big data MIMIC-III and the wearable patient monitoring device(CareTaker). Data processing and visualization were developed using Python. We used the development results with machine learning to process the prediction of mortality in ICU patients. Results: We calculated NEWS(National Early Warning Score) to understand the patient's condition. Vital sign data with different measurement times and frequencies were sampled at equal time intervals, and missing data were interpolated to reconstruct data. The normal and abnormal states of vital sign were visualized as color-coded graphs. Mortality prediction result with processed data and machine learning was AUC of 0.892. Conclusion: This visualization method will help researchers to easily understand a patient's vital sign status over time and extract the necessary data.
본 논문에서는 하둡 플랫폼에서 비용 효율적 빅데이터 분석을 수행하기 위한 클러스터 규모의 설정 방안을 연구한다. 의료기관의 경우 진료기록의 병원 외부 저장이 가능해짐에 따라 클라우드 기반 빅데이터 분석 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대중적으로 많이 사용되고 있는 클라우드 서비스인 아마존 EMR 프레임워크를 분석하고, 비용 효율적으로 하둡을 운용하기 위해 클러스터의 규모를 산정하기 위한 모델을 제시한다. 그리고, 다양한 조건에서의 실험을 통해 맵리듀스의 실행에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 이를 통해 비용 대비 처리시간이 가장 효율적인 클러스터를 설정함으로써 빅데이터 분석시 효율성을 증대시킬 수 있다.
최근의 IT의 발달로 스마트 단말의 보급이 확산되고 있고, 원격진료 및 전자의무기록(EMR) 등의 보편화로 인하여 장소를 가리지 않는 의료 환경으로 디지털화 되어 발전되고 있다. 이러한 정보화 트렌드에 맞춰 스마트 단말을 활용한 모바일 의료정보시스템 구축에 증대되고 있다. 본 논문에서는 최근의 의료정보기술 표준화 동향을 살펴보고, 향후 의료정보시스템 전망을 예측하여 본다. 또한 모바일 의료정보시스템의 보안적 측면을 살펴보고 국내에서의 모바일 기반 의료정보시스템의 필요한 동향 및 표준에 대하여 논의한다.
This paper describes how to derive audit criterion, audit domain, detail technology, and functional check items which are core of hospital information system, consisting of OCS, EMR, and PACS. Using the check items listed above, we investigated the objective validity for the construction audit of hospital information system. As a result, the derived audit criterion, audit domain, detail technology, and functional check items were verified as check items for audit. Since using the current audit check items of public area is insufficient to construct efficient, reliable, and stable hospital information system, we suggest adopting the hospital information system audit area, audit check items, and process that are presented in this paper.
Objective : To study current status on characteristics of allergic rhinitis patients by using the electronic medical record (EMR) data and to explore the feasibility of clinical studies using the EMR data in three different Korean medical hospitals. Methods : We studied allergic rhinitis patients who visited the department of ophthalmology, otolaryngology and dermatology in the three different Korean hospitals from January 1, 2012 to December 31, 2012. We retrospectively collected medical history and characteristics of study subjects using data of EMR. Results : In hospital A, we were able to collect data of 18 years of age or older. In hospital C, we could only collect data after July 1, 2012. Therefore, each hospital's data had different settings in measuring them. Men and women were accounted for similar percentage, and teens were the highest in the age group. J30.4, unspecified allergic rhinitis, was the highest in diagnosis of the allergic rhinitis. Most of the patients have received acupuncture treatments. Moreover, 74.6 percent of the total patients were prescribed with Chinese medicine. Conclusions : Based on this exploratory study, further studies were needed on clinical studies using data of systematic EMR.
본 논문에서는 클라우드 환경에서 빅데이터를 비용 효율적으로 분석하기 위한 기법을 연구한다. 전자의무기록의 클라우드 저장이 최근 가능해짐에 따라 중소병원에서의 클라우드 기반 빅데이터 분석 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 대중적으로 많이 사용되고 있는 아마존 EMR 프레임워크를 분석하고, EMR 환경에서 비용 효율적으로 빅데이터를 분석하기 위한 비용 모델을 제안한다. 제안한 기법을 적용하면 클러스터 비용 대비 처리시간이 가장 효율적인 클러스터 규모를 계산할 수 있으므로, 보다 적은 비용으로 빅데이터 분석을 효과적으로 처리할 수 있다.
To keep the online medical records available to anyone without constraint of time and space, introducing EMR (Electronic medical record), which is a clinical support management system. The purpose of this study is to develop interface standard of clinical test device. Integration and sharing of medical information is faced with enormous obstacles because medical organizations and associated companies are separately developing the interface. I hope that multi-function management system with workstation concept is operated to efficiently transmit clinical device result data based on this study. Transfer of precise medical result data available for decision making will improve quality of health care service.
병의원에 대한 수사에서 의료정보시스템 내에 존재하는 전자의무기록은 병의원에서 있었던 일을 확인할 수 있어 중요한 증거자료로 압수수색의 대상이 된다. 대형종합병원인 경우에는 전산실과 의무기록실을 운영하고 있어 이들의 협조를 통한 선별 압수가 가능하나, 소형병의원에서는 이런 지원이 불가능하다. 수사기관에서는 소형병의원에 대해 전자의무기록 데이터베이스 전체를 복제 후 별도 시스템을 구축하여 열람하면서 관련된 자료를 선별하고 나머지는 폐기하는 방식으로 압수수색을 진행하고 있으며 이는 포괄적 압수수색이라는 시비에서 자유롭지 못하다. 본 논문에서는 무결성, 재현가능성, 관리연속성과 신속성 확보 측면에서 의료정보시스템의 전자의무기록에 대한 현장선별 절차와 방법을 제시한다. 의료정보시스템은 계속 변화하고 있으며, 현재 의료정보시스템의 압수수색 절차와 방법에 대한 연구가 선행되어야 다가올 클라우드 의료정보시스템에 대응할 수 있다.
본 연구의 목적은 문헌고찰을 바탕으로 전자의무기록 도입 시 수용태도에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 이를 위해 Davis TAM 모형에서 태도변수를 제외하고 유용성과 편이성을 전산화 효과인식으로 변형하였다. 강원도 소재 한 종합병원의 의사, 간호사, 의료기사들을 대상으로 자기기입식 설문조사를 2009년 11월 11일부터 12월 2일 까지 4주간 자기기입식 응답하는 방식으로 수행하였으며, 수집된 자료는 SPSS 12.0을 이용하여 전산처리하였다. 수용태도에 영향을 미치는 요인을 기본적 특성, 정보보호행동 수준, 전산화 효과인식, 기술적 준비도의 네 가지 차원으로 구분하여 세부적인 특정 변수를 측정하였다. 분석결과, 전자의무기록 도입시 수용태도에 영향을 미치는 요인은 의료정보전산화로 인한 효과인식에 따라 수용의도가 달라짐을 파악하였다. 특히 정보보호 행동 수준과 기본적 특성이 차이가 있는지 분석한 결과 일반적, 업무적, 온라인 정보관리 세부분 모두 직종별로 유의한 차이가 있었으며, 업무관련 정보관리나 온라인 정보관리에서는 보안교육 경험에 따라 유의한 결과를 나타내었다.
Background : The number of outpatient injected anticancer drug is increasing. and the pathway of prescribing, compounding, and injecting anticancer drug is processed very rapidly in out-patient department. Moreover, Dose of anticancer drug is often changed depending on side effect of patients. So we need more effective inspection of anticancer drug prescriptions. The purpose of this study was to analyze the prescription errors for anticancer drugs in Out-Patient Department and to suggest system to prevent them. Method : The study took place at Asan Medical Center from July to September 2007. The pharmacists performed inspection of anticancer drug prescriptions before compounding and injecting. We used protocol-based anticancer drug order program and Electronic Medical Record (EMR). Result : During the study period, we analyzed 4683 prescriptions for out-patient. And we detected 55 medication errors (1.2%). Most common errors included dosage above or below the correct ones (56.3%), followed by incorrect treatment duration. Because most of dosing errors were in the range of usual dosage, it was hard to detect them. So when inspecting the prescription, we considered the medical records of individual patients. As a result, we could raise the efficiency of intervention. Therefore inspection using EMR could possibly reduce the number of anticancer drug errors. Conclusion : we are preventing the medication errors on stability and dosage above or below the maximum therapeutic dose according to the previous inspection system. However most of dosing errors were in the range of usual dosage according to the result of this study. Because of there was interpatient variability of dosage depending adverse effect. For improvement of quality assurance, we suggest inspection system based on patient's medical history.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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