Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.465-465
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2010
A controlled medical vocabulary is a vital component of medical information management because it enables computers to use information meaningfully and different institutions to share the medical data. There are currently many standard medical vocabularies - SNOMED-CT, ICD-10, UMLS, GALEN, MED, etc, but none is universally accepted as an optimal controlled medical vocabulary for application to medical information system. Moreover, it is difficult to settle the well-designed local data dictionary consisting of controlled medical vocabularies for the individual hospital information system (HIS). One of the major reasons is the local terminology with poor contents have been used in the hospital. Thus, as a trial, the local controlled vocabulary referencing system has being constructed in a limited medical field - nuclear medicine. We selected practical nuclear medicine terms from interpretation reports and electronic medical records, and removed ambiguity and redundancy, mapping the selected terms to standard medical vocabularies. Relationship and hierarchy structure between terms have being made, referring to standard medical vocabularies. Further studies may be warranted.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the efficiency of the Humpty Dumpty Falls Scale as one of the falls risk assessment tools, and also to evaluate risk factors as predictors of falls in pediatric patient populations. Methods: In a retrospective, case-control design with data from the electronic medical records of 13 pediatric patients who fell and 1,941 who did not fall before matching and 429 who did not fall after matching by gender, age, diagnosis, and length of stay. Results: All the variables showed no significant differences after matching. At the cutoff score of 13, sensitivity, specificity, negative and positive predictive values were 92.3%, 37.1%, 99.9%, and 0.01%, respectively. The area under the Receiver Operating Characteristics was 0.597. The results from the logistic regression showed that the pediatric inpatient population who had higher risk scores was significantly associated with falls. The odds ratios ranged from 1.31 to 4.71 with 90% confidence interval. Conclusion: The saturation impairments criterion as one of the diagnostic parameter was negatively associated with falls, but the relative risk score was higher than the other criteria. Therefore, it seems that the diagnostic parameter seems to be required to verify results through large sample studies.
Since 2010, issues for data sharing and data exchanging in hospital information systems have been emerged. In order to solve the issues, standards should be applied to develop the systems and there should be no ambiguities between terminologies in the systems. In this paper, the terminology mapping system for narrative clinical records was implemented. The term mapping precision was 83.4%. This system could help to upgrade the text based clinical system and it would be expected to support for high quality clinical services.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.884-885
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2014
The use of Radio Frequency Identification technology (RFID) in medical context enables not only drug identification, but also a rapid and precise identification of patients, physicians, nurses or any other health care related staffs. The combination of RFID tag identification with structured and secured Internet of Things (IoT) solutions enables ubiquitous and easy access to medical related records, while providing control and security to all interactions. This paper surveyed a basic security architecture, easily deployable on mobile platforms, which would allow to establish and manage a medication prescription service in mobility context making use of electronic personal health records.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.47
no.1
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pp.149-173
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2016
As cloud computing becomes more and more popular and ubiquitous, many organizations are deciding to move their whole information infrastructure to the cloud. The healthcare industry is one of those that is beginning to utilize cloud-based solutions en masse. Cloud based computing and storage offers numerous benefits including scalability, cost efficiency, and accessibility, which in turn have the potential to streamline hospital operations. Despite the potential benefits of acquiring this system, considerations must still be given to the migration of the massive amounts of personal and highly protected data to a cloud-based solution. Health care organizations must consider all matters of security, reliability, and availability, to ensure that patients' data remains compliant to the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) compliant. This paper will examine the benefits and challenges of such operation to determine the best practices for the utilization of Electronic Medical Record (EMR) cloud based networking and storage for small to mid-sized hospitals.
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1218-1221
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2011
The development of the internet and information management has enabled new applications which include: Electronic medical record (EMR), intelligent transportation, environmental monitoring, etc. In this paper, we design and implement the Continuity Care Record(CCR) Data Stream management server that compiled with DSMS and DBMS in EMR system for processing, monitoring the incoming CCR data stream and storing the processed result with high-efficiency. The proposed system enables users not only to query stored CCR information from DBMS, but also enables to execute continue query for the real-time CCR Data Stream. By using of CCR Viewer Application users can view or update their personal health records even compare self health care records with standard health care records in order to monitor the healthy status, and the on line updating information would be minimized and medical error.
Most of electronic medical record systems which have been built in Korean hospitals are based on source oriented medical record approach. These systems hardly satisfy diverse objectives owing to the innate imperfections in system architecture and development methodology. Thus, the hybrid of source oriented and problem oriented approach is highly desirable. The purpose of this study is to present an architecture and methodology required to construct hybrid electronic medical record system and to develop a prototype based on them. Analyzing the clinical processes and data requirements of problem oriented medical record approach we developed a software process model as weel as an architecture model which consists of legacy system, clinical data repository, problem list database, prospective plan database, user interface, and synchronization procedures.
Purposes: It is very important to establish a clinical data warehouse based on a common data model to offset the different data characteristics of each medical institution and for drug surveillance. This study attempted to establish a clinical data warehouse for Dankook university hospital for drug surveillance, and to derive the main items necessary for development. Methodology/Approach: This study extracted the electronic medical record data of Dankook university hospital tracked for 9 years from 2013 (2013.01.01. to 2021.12.31) to build a clinical data warehouse. The extracted data was converted into the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (Version 5.4). Data term mapping was performed using the electronic medical record data of Dankook university hospital and the standard term mapping guide. To verify the clinical data warehouse, the use of angiotensin receptor blockers and the incidence of liver toxicity were analyzed, and the results were compared with the analysis of hospital raw data. Findings: This study used a total of 670,933 data from electronic medical records for the Dankook university clinical data warehouse. Excluding the number of overlapping cases among the total number of cases, the target data was mapped into standard terms. Diagnosis (100% of total cases), drug (92.1%), and measurement (94.5%) were standardized. For treatment and surgery, the insurance EDI (electronic data interchange) code was used as it is. Extraction, conversion and loading were completed. R language-based conversion and loading software for the process was developed, and clinical data warehouse construction was completed through data verification. Practical Implications: In this study, a clinical data warehouse for Dankook university hospitals based on a common data model supporting drug surveillance research was established and verified. The results of this study provide guidelines for institutions that want to build a clinical data warehouse in the future by deriving key points necessary for building a clinical data warehouse.
An electronic medical record (EMR) is the medical system that all the test are recorded as text data. However, domestic EMR systems have various forms of medical records. There are a lot of related works to standardize the laboratory codes as a LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Code). However the existing researches resolve the problem manually. The manual process does not work when the size of data is enormous. The paper proposes a novel automatic LOINC mapping algorithm which uses indexing techniques and semantic similarity analysis of medical information. They use file system which is not proper to enormous medical data. We designed and implemented mapping algorithm for standardization laboratory codes in medical informatics compared with the existing researches that are only proposed algorithms. The automatic creation of searching words is being possible. Moreover, the paper implemented medical searching framework based on database system that is considered large size of medical data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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