• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.593-596
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• 2007

복합 질환과 관련된 임상데이터에 대한 예측 모델을 회귀분석, 신경망, 또는 MDR과 같은 방법을 이용하여 분석할 경우 데이터의 차원 문제(Dimensionality Problem)가 발생할 수 있다. 엔트로피(Entropy)를 이용한 의사결정규칙 방법은 이러한 데이터의 차원 문제를 줄이고 의사결정규칙의 결과를 바로 해석할 수 있다는 점에서 질환 예측 모델을 만드는데 유용하다. 본 논문에서는 천식과 관련된 임상데이터를 사용하여 예측 모델을 구성하고 결과를 분석한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 국제컨퍼런스 디지털컨텐츠 활용을 통한 지식경영의 확산
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• pp.113-118
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• 1999

본 연구는 통합병원정보시스템 (Integrated Hospital Information System) 에서 의료용 데이터 웨어하우스 (Medical Data Warehouse) 부분의 보안 프로토타입 시스템을 메타데이터 기반으로 설계하고 구현하는 데 주안점을 두었다. 특히, 의료용 데이터 웨어하우스 중에서도 임상 데이터 웨어하우스 (Clinical Data Warehouse) 에 초점을 두었으며 이에 대한 프로토타입은 ㅈ 병원에 적용되어서 개발되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.301-302
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• 2014

질병의 발병기작과 같이 생명현상을 이해하기 위해서는 질병관점에서 생명현상을 분석하는 연구가 필요하며, 이를 지원하기 위한 질병과 관련된 임상 및 바이오 정보의 통합된 데이터베이스가 필요하다. 통합된 데이터베이스를 구축하기 위해서는 다양한 출처로부터 수집되는 다양한 임상 및 바이오 정보를 하나로 통합하여 저장 및 관리하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스를 위한 범용적 임포팅 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자는 다양한 출처로부터 수집되는 임상 및 바이오 정보를 데이터 형태에 상관없이 하나의 통합 데이터베이스에 입력할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.89-98
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• 2021

지역사회획득폐렴은 만성폐쇄성페질환 환자 사망의 중요 원인 질환이며 폐렴구균은 폐렴의 중요 원인균이다. 폐렴구균에 의한 폐렴을 예방하는 대표적인 방법으로는 폐렴구균백신과 독감백신의 접종을 들 수 있다. 국내 주요 7개 대학병원에서는 전향적, 다기관, 코호트 연구를 통하여 폐렴으로 입원한 만성폐쇄성폐질환 환자를 대상으로 폐렴구균예방접종과 독감예방접종여부에 따라 폐렴의 중증도에 차이가 있는지에 대해 연구하였다. 본 연구의 목적은 다기관 연구자들이 만성폐쇄성폐질환 환자의 데이터를 효과적으로 수집하고 관리하도록 도움을 주는 온라인 등록 시스템을 구축하는 것이다. 본 연구에서는 기존의 오프라인 임상 연구의 단점을 보완하기 위해 정확한 데이터의 입력과 편리한 데이터 완성, 그리고 실시간 데이터 관리 등의 세 가지 기본 전략을 제시하였다. 개발된 온라인 등록 시스템은 다기관 임상 연구에 활용되어 그 성능을 평가받았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.386-397
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• 2008

본 연구는 HL7 버전 3의 객체지향 분석 및 개발 방법론인 HL7 개발 프레임워크(HDF)를 이용하여 투약관리의 임상문서구조의 개발을 통해 임상활동의 표준화 데이터 모델을 구현하는 것을 제안한다. 투약관리는 의료현장에서 임상전문가가 행하는 가장 중요한 업무이다. 표준화 된 데이터 모델 및 구조화된 병원정보시스템은 근거기반 임상 활동을 이루기 위해 상당히 중요한 과제이다. 임상문서구조를 생성하기 위해서 HDF와 제공된 도구들을 사용하였다. 본 연구자들은 투약관리활동에서 HDF의 각 단계의 다이어그램을 생성할 수 있었다. 그 결과, 임상 활동 중 하나인 투약관리에 대한 표준화 정보모델을 생성하였다. 이 모델은 보건의료정보시스템을 모델링하기 위한 정보통신개발자들에게 국제 표준방법론을 이해하기 위한 기본적 개념모델이 될 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.172-175
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• 2018

환자의 병력을 서술하는 임상문서에서 임상 개체명들은 그들 사이에 개체명이 아닌 단어들이 위치하기 때문에 거리상으로 서로 떨어져 있고, 임상 개체명인식에 많이 사용되는 조건부무작위장(conditional random fields; CRF) 모델은 Markov 속성을 따르기 때문에 서로 떨어져 있는 개체명 라벨 간의 전이 정보는 모델의 계산에서 무시된다. 본 논문에서는 라벨링 모델에 서로 떨어진 개체명 간 전이 관계를 표현하기 위하여 CRF 모델의 구조를 변경하는 방법론을 소개한다. 제안된 CRF 모델 디자인에서는 모델의 계산효율성을 빠르게 유지하기 위하여 Markov 속성을 유지하는 1차 모델 구조를 유지한다. 모델은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 후행하는 개체명 엔터티에게 전달하기 위하여 선행 개체명의 라벨을 뒤 따르는 비개체명 라벨에 전이시키고 이를 통해 후행하는 개체명은 선행하는 개체명의 라벨 정보를 알 수 있게 된다. 라벨의 고차 전이 정보를 전달함에도 모델의 구조는 1차 전이 구조를 유지함으로 n차 구조의 모델보다 빠른 계산 속도를 유지할 수 있게 된다. 모델의 성능 평가를 위하여 서울대학교병원 류머티즘내과에서 퇴원한 환자들의 퇴원요약지에 병력과 관련된 엔터티가 태깅된 평가 데이터와 i2b2 2012/VA 임상자연어처리 shared task의 임상 개체명 추출 데이터를 사용하였고 기본 CRF 모델들(1차, 2차)과 비교하였다. 피처 조합에 따라 모델들을 평가한 결과 제안한 모델이 거의 모든 경우에서 기본 모델들에 비하여 F1-score의 성능을 향상시킴을 관찰할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.365-368
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• 2006

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 진단 결과의 부 정확성으로 인해 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.161-164
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• 2010

식품의약품안전청은 산발적으로 흩어져 있던 임상시험 관련 정보를 통합하여 서비스하기 위한 방안으로 임상시험정보방을 개설하게 되었다. 임상시험승인현황 등 원시자료는 종이형태로 생산, 관리된다. 이를 통계자료로 활용하기 위해서 식품의약품안전청의 관련 시스템인 KiFDA 시스템에 입력을 하게 된다. 이 시스템에 입력된 데이터는 실시간으로 임상시험관련 웹서비스 시스템에 구축된다. 이때에 실시간 통계정보의 정확성이 무엇보다 중요하다. KiFDA 시스템의 데이터베이스의 실시기관명과 임상시험계획승인제도(IND) 승인리스트 원본의 실시기관명이 틀린 것도 있었다. 이는 동일한 실시기관도 화면에서는 서로 다른 실시기관으로 보일 수 있다는 것을 의미한다. 결국 통계자료가 부정확하게 표출되는 데는 이런 원인들이 있었던 것이다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기위해 임상시험정보방의 효율적인 통계모델링을 설계하여 물리적 데이터베이스를 구축하였다.

• 감성과학
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• 제10권2호
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• pp.147-154
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• 2007

심장의 활동을 기록한 심전도는 심장의 상태에 대한 가치 있는 임상 정보를 제공한다. 지금까지 심전도를 이용한 심장 질환 진단 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되어 왔으나, 심장 질환에 대한 국내 진단 결과의 부정확성 때문에 외국의 진단 알고리즘을 사용하고 있다. 이 논문에서는 원시 심전도 데이터로부터 심장 질환 진단의 파라미터인 ST-segment 추출 방법을 제안한다. ST-segment는 관상동맥 질환 예측에 활용되므로 데이터마이닝의 분류기법을 적용하여 질환을 예측한다. 또한 연관규칙 마이닝을 통해 환자들의 임상 데이터로부터 심장 질환자들의 임상적 특징을 예측한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.283-287
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• 1996

본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.