PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.
PHR(Personal Health Record)은 평생건강관리를 지원하기 위해 소비자에게 자신의 진료정보를 언제 어디서나 열람할 수 있고 건강정보를 직접 입력 및 관리할 수 있도록 도와주는 서비스로 정의할 수 있다. 이러한 PHR 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 PHR 시스템과 보건의료 관련 정보시스템이 통합 및 연계될 수 있어야 한다. 하지만 현재의 보건의료분야 정보시스템은 늘어나는 보건의료 수요 충족을 위해 다양한 시스템을 구축 운영하고 있으며, 그에 따른 정보화예산은 지속적으로 증가 추세에 있지만, 현재의 시스템은 다양한 시스템 간의 상호 연관성이 있음에도 통합 및 연계가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위한 대안으로 웹 서비스 기반의 보건의료분야 통합정보시스템을 제안한다. 웹에서 서비스 통합을 추구하는 주요한 수단으로 서비스 지향 구조(Service Oriented Architecture : SOA)를 들 수 있다. 이는 기존에 구축되어 있는 시스템을 크게 변형하지 않으면서도 새로운 요구사항들을 추가할 수 있도록 허용함으로써 빠르게 변화하는 보건의료분야 환경에 최대한 신속히 적응 할 수 있도록 하는 매우 중요한 모델이다. 따라서 본 논문에서는 PHR 서비스를 위한 플랫폼으로써 SOA를 기반으로 하는 보건의료분야 통합정보시스템을 설계하고 이를 구현함으로써, 웹 서비스 기반이 PHR 서비스를 위한 새로운 통합정보시스템 구축의 적합한 모델임을 입증한다.
Kim, Heongkyun;Lee, Sangmin;Kwon, Hyunwoo;Kim, Eunmin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4400-4419
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2021
In the 4th Industrial Revolution, the healthcare industry is undergoing a paradigm shift from post-care and management systems based on diagnosis and treatment to disease prevention and management based on personal precision medicine. To optimize medical services for individual patients, an open ecosystem for the healthcare industry that allows the exchange and utilization of personal health records (PHRs) is required. However, under the current system of hospital-centered data management, it is difficult to implement the linking and sharing of PHRs in practice. To address this problem, in this study, we present the design and implementation of a patient-centered PHR platform using blockchain technology. This platform achieved transparency and reliability in information management by eliminating the risk of leakage and tampering/altering personal information, which could occur when using a PHR. In addition, the patient-consent system was applied to a PHR; thus, the patient acted as the user with ownership. The proposed blockchain-based PHR platform enables the integration of personal medical information with scattered distribution across multiple hospitals, and allows patients to freely use their health records in their daily lives and emergencies. The proposed platform is expected to serve as a stepping stone for patient-centered healthcare data management and utilization.
With the advance of Information Technology (IT) and dynamic requirements, diverse application services have been provided for end users. With huge volume of these services and information, users are required to acquire customized services that provide personalized information and decision at particular extent of time. The case is more appealing in healthcare, where patients wish to have access to their medical record where they have control and provided with recommendation on the medical information. PHR (Personal Health Record) is most prevailing initiative that gives secure access on patient record at anytime and anywhere. PHR should also incorporate decision support to help patients in self-management of their diseases. Available PHR system incorporates basic recommendations based on patient routine data. We have proposed decision support service called "Smart CDSS" that provides recommendations on PHR data for diabetic patients. Smart CDSS follows HL7 vMR (Virtual Medical Record) to help in integration with diverse application including PHR. PHR shares patient data with Smart CDSS through standard interfaces that pass through Adaptability Engine (AE). AE transforms the PHR CCR/CCD (Continuity of Care Record/Document) into standard HL7 vMR format. Smart CDSS produces recommendation on PHR datasets based on diabetic knowledge base represented in shareable HL7 Arden Syntax format. The Smart CDSS service is deployed on public cloud over MS Azure environment and PHR is maintaining on private cloud. The system has been evaluated for recommendation for 100 diabetic patients from Saint's Mary Hospital. The recommendations were compared with physicians' guidelines which complement the self-management of the patient.
유비쿼터스 스마트 헬스케어에서 융합기술 급격히 발달하고, 이동식 모바일 장치가 보급됨에 따라 사용자는 스마트 헬스 플랫폼을 통해 의료 정보를 손쉽게 얻을 수 있게 되었다. 이러한 급격한 산업화, 웰니스 케어, 고령화 사회, 정보화 사회, 질병양상 및 생활습관의 변화, 의약분업 실시 등에 따라, 사용자 중심의 건강관리 및 건강증진 콘텐츠가 제공되고 있다. 이에 본 논문에서는 스마트 헬스를 위한 마이닝 기반의 정신 건강과 혈압 관리 서비스를 제안한다. 제안하는 방법은 마이닝 기반의 스마트 헬스 플랫폼에서 정신 건강관리 서비스와 혈압관리 서비스를 만성질환자를 위해 제공한다. 사용자는 PHR 기반의 스마트 헬스 플랫폼에서 시간과 장소에 구애 받지 않고 최적화된 건강관리 서비스를 제공받는다. 제안한 마이닝 기반의 정신 건강과 혈압 관리 서비스의 성능평가 결과, F-검증에서 우수한 성능을 보인다.
건강정보의 교환, 통합, 공유, 검색의 표준을 개발하는 Health Level Seven(HL7)에서 발표된 표준들은 글로벌한 의료정보 서비스에 성공적으로 사용되고 있다. 그러나 V2.x Message와 V3 Clinical Document Architecture(CDA)는 습득하고 개발하는 데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 개선된 Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)를 사용함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법인지 모색한다. 개인건강기록이 사회적인 관심을 끌고 있고, 스마트폰 보급률이 급격히 증가하는 점을 반영하여 스마트폰으로 접속 가능한 개인건강기록 프로파일링 시스템을 개발한다. Furore에서 개발한 FHIR Profile editor tools을 통해 profile의 생성, 변경의 개선점을 찾아본다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서 Electronic Medical Record(EMR) 시스템과 Personal Healthcare Record(PHR) 시스템 간의 정보교류를 FHIR Open API로 구성한다. PHR 프로파일링 시스템에서는 이들 트랜잭션을 RESTful 서비스로 제공한다. 본 연구에서는 FHIR를 통해 PHR 프로파일링 시스템 개발의 효율성을 검증한다.
오늘날의 의료산업은 첨단 IT에 기반으로 언제, 어디서나 사용 및 접근이 가능한 인간중심의 U-헬스케어 패러다임으로 대변될 수 있다. 또한의료산업은정보통신기술발달을기반으로많은발전 및 응용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 의료정보시스템은 의료 IT 정보 시스템들이 통합되는 방향으로 진화해가면서 발전된 IT와 융합한 u-헬스케어 시스템 구축을 목표로 하고 있다. 따라서 이 논문에서는 분산된 의료정보 시스템을 이용해 자유로운u-헬스케어 서비스를 제공한다. 제안 시스템은 상호 이질적인 개인의료정보 데이터인 PHR을 하나로 통합하여 IaaS 클라우드 컴퓨팅 기반으로 운영관리 한다. 제안 시스템은 PHR을 기존 웹기반으로 통합 운영하는 방법보다 접근시간은 24%, 서비스 처리를 위한 대기시간은 4.3% 향상됨을 실험을 통해 증명하였다.
원개인의료정보(Personal Healthcare Record:PHR)의 문제점은 병원서버에서 관리되고 있는 것이다. 서버에 저장된 PHR 정보는 환자의 질병 및 치료 등 매우 민감한 정보를 포함하고 있기 때문에 환자의 프라이버시 보호가 보장되어야하고 PHR의 접근은 특성상 많은 그룹별 접근이 허용된다. 따라서 이 논문에서 제안하는 계층적 신원기반 암호화(HIDE)를 이용한 그룹서명을 통해 PHR 데이터의 프라이버시를 보장할 수 있다. 또한 그룹서명을 통해 계층별 접근그룹에서 사용할 수 있는 세션키를 생성한다. 생성한 세션키는 PHR 데이터의 안전한 송수신이 가능하다. 제안방법은 암호화를 위한 처리 효율성 측면에서 기존 공개키 기반 암호화 방식보다는 평균 80%, 아이디기반 암호화 방식보다는 평균 50%이상 높은 효율성을 갖는다.
The development of health information technology enables people to access, view and acquire personal health record. But still, there have been a number of obstacles such as the absence of the standard to realize the ideal Personal Health Record(PHR) system. In this study, we proposed the service model that serves periodic Health Record Summary which is made by a medical specialist to people who are in the busy lives. Healthcare data from EMR in a hospital including people generate themselves at home is sent to a physician to make a medical opinion, and then it is changed into Health Level 7 Continuity of Care Document(CCD) format for interoperability. After a physician writes his opinion about patient's health condition, it will send to people by email. People who receive the health record summary data by email can save them into a USB device to view own PHR and medical comments of a physician through a computer. It will help people managing their own health condition with an opinion of a medical specialist.
만성질환 관리 서비스가 활성화되기 위해서는 유헬스 플랫폼을 중심으로 서비스 콘텐츠 개발자, 서비스 제공자, 디바이스 공급자 등이 긴밀하게 협력하여 가치사슬을 형성하는 생태계가 구축되어야 한다, 그러나 기존 유헬스 플랫폼은 안전하고 효율적인 개인건강기록 (PHR) 관리, 맞춤형 지능형 서비스 지원, N 스크린 서비스 지원 등의 부족으로 효과적인 생태계 구축이 어렵다. 이 논문에서는 이러한 유헬스 플랫폼의 문제점을 개선하기 위해 새로운 '만성질환 관리 플랫폼(CDMP: Chronic Disease Management Platform)'을 제안한다. CDMP는 만성질환 건강관리 증진 서비스를 개발 실행 공유하기 위한 공통 기능을 컴포넌트로 제공하고 다양한 서비스 및 시스템 간의 연결.통합을 위한 허브 기능을 수행하는 소프트웨어 플랫폼이다 CDMP는 SOA 기반으로 설계되어 높은 재사용성 확장성을 제공하며 정보 콘텐츠 서비스를 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 Open API를 제공하는 개방형 플랫폼, N스크린 서비스를 위한 멀티플랫폼, SNS와의 연동을 통한 자가관리 기능을 지원한다. 이 논문에서는 CDMP 개발을 위한 요구사항 분석, 구조 설계, 설계 검증을 위한 프로토타입 구현을 수행하고, 특히 PHR 정보 관리를 위한 '하이브리드 데이터 모델'의 구현과 성능 평가를 통해 CDMP의 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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