신약 재창출은 현재 사용되는 약물의 새로운 용도를 발견하는 방법이다. 텍스트 마이닝은 정형화되지 않은 문서로부터 의미 있는 지식을 획득하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 약물-유전자와 유전자-질병에서 동시에 측정된 유전자 출현 빈도의 비율을 고려하여 새로운 약물-질병 관계를 추론하는 방법을 제안한다. 생물학적 문헌으로부터 약물-유전자와 유전자-질병의 동시출현 빈도를 측정하고 각 약물과 질병에 대하여 유전자의 출현 비율을 계산한다. 약물-질병 관계의 가중치는 동시에 측정된 유전자 출현 비율의 평균을 이용하여 계산되고 이를 이용하여 각 질병의 분류 정확도를 측정한다. 약물-질병 관계를 추론하는 것에서 동시출현 빈도를 문장 단위로 측정하고 여러 관계를 고려하는 방법이 기존 방법보다 더 정확히 식별해내는 것을 보였다.
여름은 고온다습하고 겨울은 저온저습한 계절 특성이 뚜렷한 우리나라의 기후 조건에서는 겨울은 겨울대로 여름은 여름대로 생산성을 유지하기가 무척 어려운 것이 사실이다. 혹서기를 지내면서 어찌할 수 없는 더위로 속수무책 피해를 겪은 농장들은 점점 가속화 되는 폭염으로 걱정이 커져가기만 한다. 이에 대비하기 위해 많은 농가들이 시설과 사육환경 개선에 심혈을 기울이고 있다. 일반적으로 8월은 중순까지 더위가 이어지고, 그 이후로는 아침.저녁으로 선선한 바람이 불기 시작하다가 8월 말이 되면 더위가 가고 가을을 맞게 되는 시기이다. 절기는 계절의 변화를 거의 정확하게 반영한다. 8월 7일이 입추(立秋, 가을의 시작)이고, 23일이 처서(處暑, 더위가 가고 일교차가 커짐)인 것을 감안하면 이제 머지않아 더위가 마감되고 서늘한 가을로 들어서게 될 것이다. 더위에 지친 계군을 잘 관리하여 생산성 극대화를 위한 중점관리를 시작해야 할 시기가 바로 이 때이다. 또 환절기 및 혹한기에 대비한 질병관리로 뜻하지 않게 질병이 발생하여 생산성 저하를 겪는 일이 없도록 만전을 기해야 할 때이기도 하다. 근래 국내 양계질병의 발생양상은 연중 그 피해의 범위가 확대되고 있는 실정이다. 이것은 질병 다발시기에 그 질병으로 인한 피해정도가 점점 심해질 것임을 의미하는 것이기도 하다. 연중 어느 때도 계군관리에 있어 중요하지 않은 시기가 없겠으나 더위를 겪은 계군의 체력을 회복시키고 다가올 환절기와 혹한기를 대비하여 철저한 관리가 필요한 때이다.
u-Health에 대한 관심과 IT 기술의 발전에 따라 의료 정보를 적극적으로 활용하고자 하는 요구가 커지고 있으며, 이에 대해 텍스트 형태의 의료 정보 데이터에 연관규칙 기법을 적용하여 질병과 증상과의 관계를 추론하는 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 연관규칙 기법을 의료 정보 데이터에 그대로 적용할 경우, 이전에는 새로운 연관규칙들보다 일반적이며 의미없는 연관규칙들이 많이 생성되는 문제가 발생한다. 또한 필터링으로 인해 빈번하게 함께 발생하지는 않지만 의학적으로 의미있는 항목들의 연관 규칙을 발견할 수 없다는 한계점을 가지게 된다. 본 논문에서는 의료데이터 특성을 고려하여 빈번한 항목과 빈번하지 않지만 의학적으로 의미 있는 항목들을 대상으로 연관규칙을 구성하여 의료 전문가의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의료 기록 데이터에서 용어들을 TF-IDF기반으로 가중치를 부여하고 기존 FP-Growth 알고리즘을 확장하여 TF-IDF 가중치를 고려한 빈번하게 발생하거나 빈번하지 않지만 의미 있는 연관규칙을 구성한다. 특정 질의 데이터가 입력되면 해당 데이터에 나타난 연관 규칙들의 유사도를 의학분야 온톨로지를 이용하여 평가하여 해당 데이터의 내용과 관련된 후보 질병들을 추론한다. 추론된 후보 질병명은 의료 전문가에게 의사 결정의 참고 자료로 제공된다. 실제 임상 진료 및 처방 기록 데이터에 대해 제안 시스템을 적용해 본 결과, 본 제안 시스템을 통해 도출한 연관 규칙이 기존 FP-Growth 알고리즘을 적용했을 때 보다 더 구체적인 질병과 증상과의 관계들을 포함함을 확인할 수 있었다. 또한 본 제안 시스템은 자유형식의 의료 및 병리데이터를 마이닝하고 후보 질병들을 가중치 기반으로 보여주므로, 의료 기록 정보로부터 질병 관련 새로운 정보를 획득하고 의료진의 의사 결정에 도움을 주는 시스템으로 활용될 수 있다.
의료기관은 급속한 ICT 융합 보급에 따른 의료 기관 간의 경쟁력을 확보하고, 의료 산업을 통해 발생하는 데이터의 빅 데이터화 및 사물 인터넷 의 등장으로 엄청난 속도로 증가하는 데이터를 관리해야하는 과제에 직면해 있다. 이러한 의료계의 빅 데이터 패러다임은 단순히 크기가 큰 자료나 그것을 처리하고 분석하는 도구와 과정만을 의미하는 것이 아니라 인간이 생활하고 사고하고 연구하는 방식의 전산적인 전환을 의미한다고 볼 수 있다. 최근 의료분야 데이터가 공개됨에 따라 의료 데이터의 활용 요구가 증가하고 있으므로 합리적이고 효율적인 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 오픈 소스를 활용한 공공 데이터 기반의 질병 검색 시스템 연구를 진행하였다. 실험 결과 기존 공공 기관에서 제공하는 단순 질병 조회나 단일 질환에 대한 증상 조회와는 달리 증상이나 원인으로 검색해도 관련 질병들이 검색되며 병명이 재지정 되었거나 유사한 증상을 가지는 질병들도 검색이 되었다.
당뇨병은 고대 에집트시대때부터 다뇨증상을 가진 질병으로 알러져 왔으며 희랍의 의사인 Aretaeus (of Cappadocia)가 이 질병을 희랍어로 siphon을 의미하는 diabetes라 명명하였다. 17세기에는 꿀을 뜻하는 mellitus가 diabetes에 더해져 지금까지 쓰이고 있으며 18세기에 들어서야 sweetness가 sugar에 기인한다는 걸 밝혀내었다. 당뇨병은 이와 같이 오래되고 흔한 질병이지만 그에 대한 치료제는 insulin, sulfonylurea제, biguanide제 그리고 최근에 개발되어 시판되었으나 간독성으로 인하여 영국에서는 판매가 금지된 thiazolidinedione제 뿐이기 때문에 많은 제약회사에서 새로운 치료제를 개발하기 위하여 치열한 경쟁을 하고 있다. 이는 전세계적으로 1억명 이상 그리고 미국에만 1,400만명 이상의 당뇨병 환자가 있다고 추정되며 이의 치료에 들어가는 경비가 $105억에 달하기 때문이기도 하다. 또한 주로 선진국에서 흔하던 이 질병이 요즈음엔 풍족해진 음식, 문명의 서구화(소위 말하는 "Coca-colonization")와 운동 부족 등의 이유로 개발국과 개발도상국에서도 발병율이 높아 가는 질병이기 때문에 획기적인 치료제의 개발이 절실히 필요한 때이기도 하다.한 때이기도 하다.
본 연구는 약사여래 신앙의 현대적 의미와 신앙적 가치를 고찰하는 데 목적을 두었다. 이에 따라 약사여래에 관한 대표적 문헌인 『약사경』을 비롯해 여러 문헌 자료에 기초해 약사여래 신앙에 대한 이론적 배경에 대해 고찰을 하였고, 뒤이어 약사여래 신앙의 2가지 핵심 지향점인 질병의 치유와 횡사의 구제를 종류 및 유형, 방법으로 구분해 분석 틀을 설정한 뒤 내용 분석을 하였다. 본 연구의 결과로서 약사여래 신앙이 갖는 현대적 의미와 신앙적 가치를 다음과 같이 제시하였다. 먼저 약사여래 신앙이 갖는 현대적 의미이다. 약사여래 신앙은 첫째, 질병이 치료가 아닌 치유의 대상이라는 관점 전환을 촉진한다. 둘째, 약사여래 신앙은 질병을 의학적 질환뿐만 아니라 장애로까지 확대하여 치유의 대상으로 삼는다. 셋째, 약사여래 신앙은 마음의 긍정성을 강화하는 수행을 통해 치유를 도모한다. 다음 약사여래 신앙이 갖는 신앙적 가치이다. 약사여래 신앙은 첫째, 신앙적 수용성이 강력하다. 둘째, 약사여래 신앙은 종교와 종파를 뛰어넘어 현대인에게 수용되고 있다는 특징을 갖고 있다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 질병과 횡사 등으로 일상생활 속에서 고통에 시달리고 있는 현대인들의 삶의 질 증진을 위한 제언을 하였다.
캡슐내시경 검사는 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 캡슐내시경 검사를 통한 진단 과정은 크게 적응증 판단, 내시경 검사, 진단의 세 단계로 이루어진다. 이 때, 진단을 위해 필요한 핵심 의료 정보로는 적응증, 병변, 질환 정보가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 핵심 정보를 의미적 특징 정보, 이를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의한다. 이와 같은 의미 기반 분석은 내시경 검사 전 과정에 걸쳐 수행된다. 먼저 캡슐내시경 검사에 앞서 환자의 증상을 확인하여 예상 질병 정보를 획득한다. 다음, 획득한 정보를 기반으로 캡슐내시경 검사를 실시한 후 발견된 병변의 위치와 진단을 위한 조직, 혈관, 산도와 같은 보조 정보들을 활용하여 최종 진단을 내린다. 이때, 예상 질병을 확인하기 위한 증상과 질병 간의 연관성이나 병변의 위치로부터 확인해야할 보조 정보 간의 해부학적 연관성이 고려되어야 한다. 그러나 기존의 내시경 관련 의료 정보 표준과 같은 지식 모델은 단순히 내시경 검사와 관련된 용어들이 나열된 형태로 의미적 연관성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 검사의 진단 보조를 위한 의미적 연관성 기반의 지식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 검사의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 질병 모델과 해부학 모델로, 캡슐내시경 검사를 위한 효과적인 의료 정보 제공을 가능케 한다.
새해가 밝으면 가족과 친지들끼리 덕담을 주고받으며 서로의 건강과 만사형통을 기원한다. 그러나 단지 건강을 바라는 마음만으로는 질병 없이 건강하게 살려는 꿈이 이루어지지 않을 것이다. 끊임없이 자신의 건강상태를 체크해보고 개인에게 맞는 건강관리법을 택해 꾸준히 관리하는 것이 건강을 유지하는 유일한 방법일 것이다. 우리나라의 주요 사망원인을 보면 암이 가장 많고 이어 뇌혈관 질환, 심장질환, 운수사고, 간질환 순을 나타났다. 이들 주요 사망원인들은 식생활이나 스트레스 관리, 운동, 안전수칙준수 등으로 충분히 예방할 수 있는 생활습관에서 오는 원인들이다. ‘이달의 건강길라잡이’에서는 주요 만성질환 예방 및 국민건강증진을 위하여 새해를 맞아 건강과 질병의 개념에 대해 알아보고 건강과 질병은 연장선상에 있는 것이며 따라서 건강은 꾸준히 관리해야만 한다는 것의 의미를 알아본다. 또한 암 · 심장질환 등 주요 만성 질병 예방을 위한 건강 지침을 제안하며 가족의 건강생활실천을 도모하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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