최근의 IT, BT와 NT의 발달로 U-헬스케어가 도입되고, 원격진료 및 전자의무기록(EMR), 의료영상저장전송시스템(PACS) 등의 보편화는 의료정보시스템을 때와 장소를 가리지 않는 유비쿼터스 의료 환경으로 진화시키고 있다. 이에 병원은 의료정보시스템의 활성화 및 보편화를 적극적으로 장려하며, 국가 차원의 디지털 의료정보의 통합 및 의료기관간 네트워크화가 구축하여 유 무선 의료 통신망이 개방되고, 환자의 진료 데이터 및 영상 공유가 실시되고 있다. 그리고 의료 산업 분야에서는 의료장비, 의료정보시스템, 의료 애플리케이션 등 관련 기술이 복잡화, 고도화되는 추세를 나타내고 있다. 이전의 의료정보 표준은 HL7, DICOM, IHE, ASTM 등의 많은 관련 기구가 독자적으로 기술 표준을 제정하는 상황으로 대부분의 기술들이 국가 간, 동일 국가의 지역 내, 업체 간 긴밀한 상호 관계없이 독립적으로 개발 및 구현이 되고 있어, 시스템의 통합 및 표준화에 어려움이 많이 있다. 이에 의료데이터의 적합성 및 상호운용성을 위하여 국제 표준화 기구는 긴밀한 협조로 관련 표준을 공동 개발하는 추세이다. 본 논문에서는 최근의 의료정보기술 표준화 동향을 살펴보고, 향후의 의료정보시스템의 전망을 예측하여 실제 국내에서 의료정보 및 애플리케이션 개발에 필요한 의료정보 표준을 제시하고자 한다. 특히 최근 각 선진국들의 의료정보 표준화를 기술 선점의 기회로 국가적 차원에서 지원이 증대함에 따라 의료산업 및 의료정보기술의 표준 연구가 절실하다고 생각된다. 결과적으로 환자 중심의 의료정보 환경에서의 국내 의료기관의 정보화 촉진 및 선진화를 도모하기 위하여 의료정보 표준의 국내 적용의 개발이 선행되어야 하며, 병원 및 의료 산업에서 의료정보 표준 정착과 공유 활용의 기반을 마련하는 의료정보시스템을 구축하여야 할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 보건의료정보관리사 양성을 위한 대학에서 EMR 교육시스템을 활용하여 교육할 수 있는 실습모델을 연구하였다. 현재 보건의료정보관리사의 직무역량 강화를 위해 도입된 보건의료정보관리교육 평가·인증 기준에 보건의료정보관리를 위한 실습과정이 제시되어 있지 않다. 이에 따라서 보건의료 정보관리교육 평가·인증 편람에서 교육환경으로 제시한 실습프로그램을 EMR 교육시스템에서 실습할 수 있도록 프로그램을 구성였다. 또한 프로그램별로 보건의료정보관리 현장실습지침서에 따라 수행할 수 있는 실습모델을 연구하였다. 보건의료정보관리 교육용 EMR시스템을 이용하여 마스터데이터관리, 환자 등록, 의사처방, 진료비 수납, 건강보험청구관리, 서식관리, 퇴원등록, 암등록, 미비기록관리, 보건의료데이터관리, 보건의료통계, 정보보호/보안관리에 대한 실습을 수행할 수 있도록 실습모델을 연구하였다. 대학에서 체계적이고 표준화된 보건의료정보관리 실습과정을 수행하여 보건의료정보관리 교육의 질적 수준을 높임으로써 보건의료정보관리 전문가로써 역할을 수행할 수 있을 것이다. 이에 따라서 보건의료정보관리사의 실습교육을 통하여 의료데이터 분석을 기반으로 의료서비스를 개발하고 관리하는 보건의료 정보관리 전문가를 양성할 수 있도록 해야 할 것이다.
최근의 의료정책과 정보기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시킬 필요를 가지게 한다. 즉, 정책과 기술의 변화로 병원 업무가 단순한 진료비 계산과 보험청구중심에서 벗어나 경영정보시스템(MIS), 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록시스템(EMR), 의사결정지원시스템(DSS) 등이 개발되고 있다. 특히 유비쿼터스 네트워크 및 관련기술과의 융합은 의료정보시스템을 의료 IT의 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더할 전망이다. 이러한 변화와 인터넷 환경의 발달은 의료정보 시스템의 근본적인 변화를 요구한다. 모바일 의료정보시스템은 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 PDA 등의 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 기존 시스템의 모바일 네트워크 환경을 통해 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 업무의 효율을 높임은 물론이고 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. RFID는 자동인식 및 데이터 획득 기술로 사람의 작업이나 판단을 궁극적으로 제외하고 객체가 갖고 있는 정보를 자동적으로 취득, 온라인으로 관련 데이터를 자동처리 시스템 구현의 핵심요소 기술이다. 본 논문에서는 RFID 응용 서비스가 실용화하고 있는 실정에서 통합의료정보시스템을 위한 환자 진료의 서비스 강화를 도모하도록 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병원내의 여러 디바이스가 연결된 데이터베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저(Manager)와 기존의 EMR, HIS, PACS의 호환을 위한 DB 서버 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 모바일 의료정보시스템의 RFID 응용시스템 은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사의 대기시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.
의료 정보통신기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시키는 의료정보시스템, 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템, 전자의무기록시스템 등으로 개발되고 있다. 특히 최근의 유비쿼터스 및 관련기술은 의료정보시스템을 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더 할 전망이다. 이런 변화와 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 의료정보산업 발달은 의료정보시스템의 근본적인 변화를 요구한다. PACS 컴포넌트는 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 RFID 미들웨어와 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 그러므로 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 진료 서비스 강화 및 업무의 효율 향상과 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. 본 논문은 모바일 환경에서의 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병인내의 여러 디바이스가 연결된 데이터 베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저와 기존 시스템의 호환을 위한 데이터 베이스 서버와의 연동을 위한 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 모바일 환경의 PACS 응용 컴포넌트 구현은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.
병원정보시스템(Hospital Information System)은 다른 병원정보시스템과 서로 독립적으로 운영되므로 상호운영성(Interoperability)이 배제되어 왔다. 이 연구는 HL7 표준임상문서구조(Health Level 7, Clinical Document Architecture)와 XML 스키마의 분석과 설계를 통하여 새로운 패러다임의 병원정보시스템을 제안한다. 퇴원요약지로부터 필수 항목을 규정하여 템플릿을 정의한 후 임상문서구조를 설계하여 자동적으로 임상문서를 생성되도록 하였다. XML 스키마는 HL7에서 정의한 참조정보모델(Reference Information Model)을 기반으로 분석하였고, 전송 프로토콜은 HL7 V2.4를 사용하였다. 본 연구가 가지는 의의는 첫째, 국제 표준인 HL7 표준임상문서구조를 사용하기 위한 확장과 정제과정의 연구를 했으며, 둘째, 표준임상문서구조를 사용할 수 있는 웹 기반의 차세대 병원정보시스템의 구조를 제안하였다. 결론적으로, 한국의 퇴원요약 표준임상문서구조에 대한 본 연구로 말미암아 평생전자의무기록(Electronic Health Record)과 임상데이타저장소(Clinical Data Repository)를 포함하여 다양한 보건의료기관 간 의료정보 공유의 기반이 될 것이다.
목적 : 본 연구의 목적은 국립재활원에서 운전인지평가(CPAD: Cognitive Percpetual Assessment for Driving)를 받은 뇌졸중 환자들의 현재 운전실태를 조사하고 CPAD와 안전운전과의 연관성을 알아보기 위함이다. 방법 : 국립재활원에서 CPAD평가를 받은 뒤 전화인터뷰에 응한 48명의 뇌졸중 환자를 대상으로 하였다. 의무기록자료를 통해 기본적인 정보와 CPAD점수, KMMSE점수 등을 취득하였으며 전화설문을 통해 운전실태에 대하여 조사하였다. 결과 : 48명의 응답자 중 12명이 현재 운전을 하고 있다고 응답하였고, 36명은 운전을 하지 않고 있었다. 운전을 하고 있는 사람의 CPAD 평균 점수는 하지 않는 사람의 CPAD 평균 점수에 비해 더 높았다(평균=54.13 vs 47.80, p<0.05). CPAD의 합격군이 불합격군보다 현재 운전을 하고 있을 확률이 더 높았다(OR=8.3, 95%CI=1.9331-35.558). 결론 : CPAD의 합격군에 속하는 사람이 불합격군에 속한 사람보다 현재 운전을 하고 있을 확률이 더 높았으며, 사고를 경험할 확률이 더 낮았다. 따라서 CPAD는 운전과 관련이 있는 시지각 및 기타 인지기능 평가도구로 사용될 수 있을 것이다.
목적: 모유수유율이 증가하면서 재수유에 관한 수요가 증가하고 있다. 이에 성공적인 재수유에 기여하는 인자를 조사하기 위해서 약물, 모유수유 보충기, 상담, 가족의 지지 등의 기여도를 조사하였다. 방법: 후향적인 의무기록 조사와 2004년 1월부터 2007년 4월까지 본원 재수유 클리닉을 방문한 아기 엄마들에게 전화설문을 실시하였다. 결과: 총 84명의 자료를 분석하여 재수유의 성공에 도움이 되는 인자를 조사하였다. 75%에서 완전 모유수유로 성공적으로 이행할 수 있었다. 재수유 클리닉을 다니면서 재수유에 성공한 경우 의료진에 의해서 재수유 클리닉으로 의뢰된 경우, 약물을 사용한 경우와 가족의 지지가 있는 경우가 통계적으로 유의하게 높았다. 결론: 재수유에 성공하기 위해서는 산모들에게 재수유에 관한 정보를 미리 제공하고, 필요 시 유즙분비를 촉진하는 약물을 처방하고 상담 기간 동안 가족과 함께 상담을 받게 해서 정신적인 지지를 제공하는 것이 중요하다.
연구목적 성격 5요인설을 기반으로 한 성격 특성 평가 도구인 NEO 성격검사를 이용해 우울증 환자 내에서 자살 증상(과거 자살 시도 또는 자살 사고)의 유무에 따라 성격 특성의 차이를 보이는지 분석하고자 하였다. 방 법 일 대학병원 정신건강의학과에서 외래 또는 입원치료를 받은 환자 중 우울증으로 진단된 186명의 의무기록을 조사하여 자살 증상군 70명과, 대조군 116명으로 분류하였다. NEO 성격검사를 사용하여 두 집단의 성격 특성의 차이를 비교하였다. 결 과 자살 증상군에서 신경증(Neuroticism)이 높았으며(p=0.041) 나이, 성별, 결혼 상태, 교육수준, 과거 입원 치료 병력 등을 보정한 다변량 로지스틱 회귀 분석에서도 신경증은 자살 증상에 유의한 영향을 주는 변수였다(Odds Ratio=1.04, 95% Confidence Interval 1.01~1.07, p=0.0145). 결 론 정높은 신경증은 우울증 환자 내에서 자살 위험이 높은 개인을 식별하는데 유용한 정보로 자살 예방에 있어 효율적인 의사결정을 돕는 지표로서의 활용 가능성이 시사된다.
환자가 의사를 상대로 의료사고에 대한 민사책임을 추궁하기 위하여 소송을 제기하게 될 때, 의사의 의료과실과 환자에게 발생한 손해 사이에 인과관계가 존재하는지 여부는 소송의 승패를 좌우한다. 의료과실소송에서는 의료가 지니는 특수성으로 인하여 다른 민사사건과 달리 인과관계의 존부의 판단이 쉽지 않다. 또한 의료과실소송에서는 진료기록을 비롯한 정보가 의사에게 집중되어 있고, 환자의 의료지식은 의사에 비하여 상대적으로 부족하다. 따라서 원고인 환자가 부담하는 인과관계에 관한 증명책임의 완화가 판례를 통하여 인정되고 있다. 이에 본고에서는 우리나라에서 의료민사책임에서 인과관계를 어떻게 인정하는지에 관한 법리를 살펴보고자 한다. 그리고 우리나라 판례의 태도를 인과관계가 문제되는 유형별 - 일반적 의료행위의 경우, 설명의무의 경우, 의료과실과의 인과관계가 없는 경우 - 로 나누어 고찰하기로 한다.
본 병원에 축적된 의무기록과 데이터베이스에 있는 퇴원 환자 정보를 이용하여 이탈에 영향을 미치는 특성을 파악하여 활용 가능한 예측모형을 제시하고자 한다. 외래진료 방문환자 3,503명 중 충성고객 2,118명 60.5%, 이탈 고객 1,385명 39.5%을 추출하여 분석에 사용하였다. 생존한 변수는 성별, 연령(연령대), 지역, 보험구분, 입원경로, 진료과, 퇴원과, 퇴원형태, 협진여부, 수술여부, 진료예약여부, 환자구분을 기반으로 예측모형을 만들었다. 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과 66.0%의 정확도를 나타냈고, 신경망을 통하여 예측한 결과 분석용 결과는 정분율은 69.79%이고, 검정용 결과 정분율은 63.64%였다. CHAID를 통하여 예측한 결과 분석용 결과 정분율을 83.75% 이고, 검정용 결과 정분율은 42.74%였다. 예측 모형을 활용한 이탈고객을 위한 관리와 병원의 신뢰를 높여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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