• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.29-35
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• 2004

유방암 환자의 임상정보(clinical features)와 cDNA microarray 기술을 이용하여 얻은 유전자 발현 프로파일은 유방암 예후 인자를 찾는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 임상정보와 유전자 발현 정보를 접목해서 분석하는 방법으로써 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 이용하였다. 이 방법은 다변량 자료의 차원을 줄이는 방법으로써, 대용량 실험 데이터로 인해 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 많이 쓰이고 있다. 본 연구에서는 주성분 분석을 이용하여 먼저 한국인 유방암 환자 73명의 cDNA microarray 데이터 차원을 줄이고, 이를 통해 얻어진 주성분(Principal Components)과 임상정보 데이터와의 상관관계를 보았다. One-way ANOVA를 이용한 상관관계 분석 결과의 P-value는 permutation test를 통해 검증하였다. 동일한 방법을 estrogen receptor(ER)(+) 환자 20명과 ER(-) 환자 31명에 적용해본 결과, ER(-) 환자 중에서 재발과 관련된 유전자를 찾을 수 있었다. 주성분 분석을 molecular phenotypic profiles of clinical features에 이용한 결과 발견된 유전자는 유방암의 재발과 관련된 예후 인자로서 의미가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.410-413
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• 2010

병원정보시스템의 전세계적인 보급과 데이터웨어하우스의 도입으로 인해서 병원내의 의료데이터가 기하 급수적인 증가추세를 보이고 있다. 환자에 대한 임상적인 특징을 다수 포함하고 있는 의료데이터는 유용한 임상지식의 보고로서 그 가치가 매우 유용하다. 따라서 데이터에 숨겨진 지식을 발견하여 구조화시킴으로써 새로운 지식을 창조하는 데이터마이닝은 임상부분에 적합한 기술이라 말할 수 있다. 본 연구에서는 급성염증을 가진 환자들의 의료데이터를 기반으로 특징을 추출하고, 추출된 특징을 바탕으로 병명을 판단하기 위한 학습을 수행한다. 학습 방법은 클러스터링을 이용한 나이브 베이지안으로 진행한다. 기존의 나이브 베이지안 학습은 대량의 데이터를 처리하는데 효과적이며 성능 또한 우수하지만, 속성별 독립을 가정하기 때문에 의료데이터를 분석에는 잘 사용되지 않는다. 따라서 높은 신뢰도를 구현하기 위해 나이브 베이지안 학습 전에 클러스터링을 선행하여, 기존 데이터에 클러스터링 클래스를 추가한다. 이를 통해 급성염증의 증상을 보이는 환자데이터를 바탕으로 자동적으로 방광염과 결석으로 인한 신장염을 효과적으로 진단해낸다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.28-37
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• 2011

최근 건강에 대한 관심이 고조 되면서 발과 다리에 대한 진단, 치료, 예방의 전반적인 진료를 맡고 있는 족부의학(Podiatry)이 주목받고 있지만 국내 연구는 미비한 실정이다. 또한 임상 데이터 분석에 있어 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로서, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 임상데이터 마이닝은 데이터마이닝의 다양한 분석 방법론을 이용하여 의료 현장에서 발생한 임상 데이터를 분석함으로서 전문가의 진단과 치료 과정의 결정에 도움을 주고 있다. 결정트리(Decision Tree) 알고리즘은 분석과정의 설명과 표현성이 좋고, 결과에 대한 해석이 편리하여 임상에서 적용하기가 용이하다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 족부 임상 진단 평가를 위해 충남대학교병원 재활의학과 신발클리닉에 내원한 환자 1310명(남자:633명, 여자:677명)의 2620족(foot)을 대상으로 수집된 진료 데이터에 결정트리를 적용하여 22개의 족부 질환 인자에 따르는 15개의 족부 질환을 분류하고 그에 대한 64개의 진단 규칙을 탐사 하였다. 또한 5개의 클래스(영유아, 소아, 청소년, 노인, 전체)로 분류된 각 그룹들로부터 생성된 결정 트리를 통해 각 클래스의 질환 특징과 질환 주요 인자, 클래스 간 상관관계를 비교, 분석하였다. 탐사된 결과는 족부 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식을 제공할 것이고, 효과적이고 정확한 진단과 예측을 위한 임상 도구로써 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.45-46
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• 2020

최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.

• 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.

• 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.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 2부
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• pp.673-676
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• 2010

본 연구에서는 임상시험 데이터를 수집하는 CRF를 웹의 표준인 XML 기반으로 설계하고, 임상시험데이터 표준인 SDTM으로 변환된 eCRF를 생성하는 XML 기반 프로세스을 개발했다. 데이터구조와 폼이 분리되는 XML 기반 개발 프로세스는 XML Schema로 eCRF를 개발하고, SDTM을 적용한 XML 문서를 생성한다. 생성된 XML 문서에서 SDTM 규약에 맞는 도메인별로 변환방법을 제시한다. 이에 eCRF 분석과 데이터베이스 설계 및 구현이 동시에 이루어진다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.333-337
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• 1998

의학분야에서 컴퓨터 활용은 단순히 처리할 데이터의 자동화뿐만 아니라 각종 의학영상들을 자동으로 처리함으로서 의사의 진단을 도와주는 형태로 발전되어 가고 있다. 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 번번히 수행하는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈액을 자동 분석하는 웹 기반 분석시스템을 구축하였다. 이를 위해 본 논문에서는 혈액 영상으로부터 특징을 추출하기 위한 단계를 서술하고 세포분류를 위한 다층 신경망을 이용해 구현한 내용을 보인다. 또한 본 연구의 결과로 신경망의 학습 효율을 높이기 위한 전처리로서 학습 데이터에 대해 러프 집합 이론을 적용하여 학습 데이터의 차원을 효과적으로 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.844-846
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• 2003

국립보건원 유전체연구소는 안산-안성 지역에 거주하는 45세 이상 69세 이하의 성인을 대상으로 고혈압, 당뇨, 골다공증, 천식, 비만 등 한국인의 총 국민의료비용에서 큰 부분을 차지하는 중요 만성질환에 초점을 맞추어 코호트 연구를 수행하고 있다. 이에 검진대상자의 설문 및 임상검사를 통하여 수집되는 개인식별 데이터, 생활습관 데이터 등의 설문정보와 다양한 임상검사정보에 대한 체계적 저장ㆍ관리와 향후 수행될 대규모 정보 분석을 위해 유전체역학 정보 DB를 설계.구축하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1317-1325
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• 2015

두 집단간을 비교하는 다양한 임상연구에서 수집된 데이터를 분석할 때 질환에 미치는 영향을 알아보는 방법으로는 현 시점에서 어떤 특정 질환을 일으킬 수 있는 위험요인포함 우, 무에 띠라 연구대상자를 나누어, 추적 관찰하는 전향적 임상연구에서의 분석과 현 시점에서 질환 유, 무에 따라 위험요인을 과거의 연구대상자의 관찰기록을 바탕으로 확인하는 후향적 임상연구에서의 분석이 있다. 접근 방법과 연구 설계는 다르지만 두 가지 연구의 목적은 두 집단 간 명확한 차이를 확인하는데 있으며, 나아가 두집단의 분류에 영향을 주는 변수가 무엇인지를 알아보는 방법이다. 특히 임상연구에서 두 집단을 비교할 때 성별과 나이와 같은 기본적 특성변수의 영향을 통제한 상태에서 임상적 변수들의 집단 간 차이와 영향을 살펴보아야 한다. 하지만 후향적 연구에서는 과거의 관찰기록을 바탕으로 분석이 진행되는 연구이므로 연구대상자를 두 집단으로 무작위 할당하지 못했기 때문에 기본적인 특성변수들이 차이가 나는 경우가 빈번하게 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 임상자료를 분석하는 방법으로 공변량을 사용한다. 대표적으로 공변량을 사용하는 분석방법으로는 공분산분석, 수정회귀모형, propensity score matching 방법 등이 있다. 본 연구는 후향적 임상연구에서 공변량을 이용한 자료 분석 방법 및 propensity score matching 방법을 소개하고, 실제 위암 환자들의 재발관련 자료에 적용하여, 그 필요성을 확인한다.