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.
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.
클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 많아짐으로 인해 많은 기관들이 클라우드 컴퓨팅으로 전환을 결정하고 있다. 확장성, 비용 효율성, 접근성 등 다양한 장점으로 인해 의료 기관들도 정보 인프라를 클라우드 기반으로 전환하는 것을 추진하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 많은 양의 민감한 개인정보를 이동 (migration) 하는 것에 대한 여러 가지가 고려되어야 한다. 의료 기관은 민감한 환자 정보에 대한 보안, 안정성, 가용성을 고려하고 또한 HIPPA와 같은 법적인 요구 사항을 만족시켜야 한다. 본 연구는 전자의무기록을 클라우드 기반 저장소로 이동시 장점 및 문제점을 조사하고 또한 고려사항을 제안하고자 한다.
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.
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.
다양한 의료서비스를 정형화되고 효율적인 방법으로 제공하기 위하여 최근 의료기관의 전자의무기록 시스템의 도입이 활발하다. 그러나 국내에서 개발된 대부분의 전자의무기록시스템은 자료수집원 기반의 방식으로 개발되어 왔다. 이러한 시스템들은 시스템 아키텍처와 소프트웨어 프로세스의 태생적인 한계로 인해 전자의무기록시스템의 도입이 추구하는 다양한 목표를 충족시키지 못하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구는 수집원 지향 방식으로 획득한 의무기록 콘텐츠와 문제지향 방식으로 획득한 의무기록 콘텐츠를 융합할 수 있는 시스템 아키텍처와 이러한 시스템을 구축하기 위한 최적화된 소프트 웨어 프로세스를 제시하였다. 이를 위해 문제지향식 의무기록 생성을 위한 진료 과정과 데이터 요구사항을 분석한 후 진료데이터저장소, 문제목록 데이터베이스, 동기화 모듈 등으로 구성되는 아키텍처와 나선형 소프트웨어 프로세스를 제시하고 프로토타입을 개발하였다.
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.
전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR)은 모든 검사 과정이 텍스트 기반의 데이터 형태로 저장되는 의료 분야의 의무기록 시스템을 의미한다. 그러나 국내의 전자의무기록 시스템은 각 의료기관마다 고유한 의료정보검사코드 형태를 이용하여 기록하는 방식으로 정보를 저장하기 때문에 병원 간의 의료검사 기록 형태들의 공유, 해석, 분석에 많은 문제점들을 가진다. 위의 문제들을 해결하기 위하여 표준화 되어 있지 않은 병원들의 검사코드들을 LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Code)로 표준화하려는 연구들이 많다. 현재까지의 연구들은 로컬 의료정보검사코드를 수동으로 LOINC로 변환하는 방법이 연구되었다. 또한 대용량 의학 정보들을 다루기에 적절하지 않은 파일 기반에서 코드들을 관리하는 연구들이 이루어져왔다. 기존의 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 의료 용어 표준화 알고리즘을 제안하고, 구현하여 해결하였다. 또한, 대표적인 상용시스템이 가졌던 문제점인 검색어를 의사가 직접 생성해야 했던 부분을 LOINC 의 여섯 가지 자동 속성 추출 및 검색어 자동 생성 기능을 구현하여 해결하였다. 또한, 기존의 시스템들이 고려하지 않았던 대용량 데이터의 매핑 부분을 파일 시스템 기반이 아닌 데이터베이스 기반 검색 프레임웍을 구축하였다.
Objectives: The Clinical Decision Support System (CDSS), which analyzes and uses electronic health records (EHR) for medical care, pursues patient-centered medical care. It is necessary to establish the CDSS in Korean medical services for objectification and standardization. For this purpose, analyses were performed on the points to be followed for CDSS implementation with a focus on herbal medicine prescription. Methods: To establish the CDSS in the prescription of Traditional Korean Medicine, the current prescription practices of Traditional Korean Medicine doctors were analyzed. We also analyzed whether the prescription support function of the electronic chart was implemented. A questionnaire survey was conducted querying Traditional Korean Medicine doctors working at Traditional Korean Medicine clinics and hospitals, to investigate their desired CDSS functions, and their perceived effects on herbal medicine prescription. The implementation of the CDSS among the audit software developers used by the Korean medical doctors was examined. Results: On average, 41.2% of Traditional Korean Medicine doctors working in Traditional Korean Medicine clinics manipulated 1 to 4 herbs, and 31.2% adjusted 4 to 7 herbs. On average, 52.5% of Traditional Korean Medicine doctors working in Traditional Korean Medicine hospitals adjusted 1 to 4 herbs, and 35.5% adjusted 4 to 7 herbs. Questioning the desired prescription support function in the electronic medical record system, the Traditional Korean Medicine doctors working at Korean medicine clinics desired information on 'medicine name, meridian entry, flavor of medicinals, nature of medicinals, efficacy,' 'herb combination information' and 'search engine by efficacy of prescription.' The doctors also desired compounding contraindications (eighteen antagonisms, nineteen incompatibilities) and other contraindicatory prescriptions, 'medicine information' and 'prescription analysis information through basic constitution analyses.' The implementation of prescription support function varied by clinics and hospitals. Conclusion: In order to implement and utilize the CDSS in a medical service, clinical information must be generated and managed in a standardized form. For this purpose, standardization of terminology, coding of prescriptions using a combination of herbal medicines, and unification such as the preparation method and the weights and measures should be integrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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