질환 중심 의료 데이터 융합 모델을 통한 템플릿 기반 의료 정보 제공 기법

= Template-driven Medical Information Providing Method by Disease-centric Convergence Model of Heterogeneous Medical Data

• 초록 (Abstract)
  • 최근 빅데이터에 대한 관심이 급증함에 따라 방대한 양의 데이터 관리에 대한 필요성이 늘고 있다. 특히, 의료 분야에서는 다양한 조직(기관, 과)의 전문가에 의해 다양한 형태의 의료 임상 ...
• 최근 빅데이터에 대한 관심이 급증함에 따라 방대한 양의 데이터 관리에 대한 필요성이 늘고 있다. 특히, 의료 분야에서는 다양한 조직(기관, 과)의 전문가에 의해 다양한 형태의 의료 임상 자료가 방대하게 생성되고 있기 때문에 의료 데이터 관리에 대해 더욱 관심이 높은 상황이다. 그 중에서도 골든타임내의 신속한 진단과 처치가 환자의 생명에 직결되는 응급 질환의 경우, 임상 자료의 효과적인 관리에 기반한 빠른 의료 정보 제공은 더욱 중요하다. 그러나 현재의 병원정보시스템(HIS)에서는 의료 정보가 여러 시스템에 분산되어 있어 빠른 진단과 처치를 수행하기에 다음과 같은 한계점들이 존재한다. 첫째, 현재의 의료정보시스템은 의료 임상 자료를 파일 단위로 관리하고 있어, 질환의 진단을 내리기 위해 필요한 임상 자료의 종류를 확인할 수 없다. 질환의 진단에 필요한 임상 자료를 선택하여 확인하는 과정은 의사의 사고과정을 통해서만 이루어지고 있는 상황이다. 둘째, 현재의 의료정보시스템은 하나의 임상 자료 내에 존재할 수 있는 데이터 항목에 대해서도 질환에 따른 중요성이나 연관성이 고려되고 있지 않는 상황이다. 마지막으로 셋째, 현재의 의료 시스템에서는 의료 임상 자료를 탐색하기 위한 화면이 임상 자료에 내재된 의미적 정보를 확인할 수 없는 구조로 이루어져 있다. 특히, 이와 같은 한계점은 의료 영상 정보를 획득하는데 더욱 심화되는데, 의료 영상의 경우 영상에 내재된 아나토미(해부학적 구조) 정보를 탐색 화면에서는 확인하기 어려운 상황이다. 그러나 질환이 발생하는 위치에 대한 아나토미 정보를 보유한 대표 이미지(템플릿)를 기반으로, 영상에서 확인되는 아나토미 정보를 표기하여 임상 자료를 나타내준다면 영상에 내재된 의미적 정보가 표면화 되어 직관적이고 압축적인 의료 정보를 제공할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 응급 상황에서 자주 발생하는 대표적인 응급 사례질환을 2가지(급성심근경색, 허혈성 뇌졸중)를 선정하여, 질환의 진단을 내리기 위해 필요한 의료 정보를 융합하여 제공할 수 있는 질환 중심의 통합 모델과 템플릿 기반의 의료 정보 제공 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 2개의 질환 중심의 의료 정보 융합 모델과 템플릿 기반 의료 정보 제공 기법을 기반으로, 본 연구에서는 웹(WEB) 기반의 UI(User Interface)를 구현하였으며 기존의 의료 정보 제공 시스템에 비해 훨씬 압축적이고, 직관적으로 의료 정보 제공이 가능해짐을 확인할 수 있다.
• 목차 (Table of Contents)
• 1. 서론
• 2. 관련연구
• 2.1. 의료 정보 제공 기법
• 2.2.1. 전자의무기록(EMR)
• 2.2.2. 의료영상저장시스템(PACS)
• 2.2. 의료 데이터 모델링
• 3. 질환 중심 의료 데이터 융합 모델링
• 3.1. 질환 중심 의료 데이터 융합 모델링 프로세스
• 3.2. 질환 사례1 - 급성심근경색
• 3.2.1. 도메인 개념화
• 3.2.2. 의미적 특징 및 연관성 도출
• 3.2.3. 데이터 융합 모델링
• 3.3. 질환 사례2 – 허혈성 뇌졸중
• 3.3.1. 도메인 개념화
• 3.3.2. 의미적 특징 및 연관성 도출
• 3.3.3. 데이터 융합 모델링
• 3.4. 질환 독립적 정보 및 의존적 정보의 분할
• 4. 템플릿 기반 질환 중심 의료 정보 제공
• 4.1. 템플릿 기반 질환 중심 의료 정보 제공 기법
• 4.2. 질환 사례1 - 급성심근경색
• 4.2.1. 템플릿 선정
• 4.2.2. 템플릿 기반 관상동맥 아나토미 대응 연관성
• 4.3. 질환 사례2 – 허혈성 뇌졸중
• 4.3.1. 템플릿 선정
• 4.3.2. 템플릿 기반 뇌 아나토미 대응 연관성
• 4.4. 구현
• 4.4.1. 구현 아키텍처 설계
• 4.4.2. 동작 시나리오 분석
• 5. 결론