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의료 데이터 웨어하우스에서의 Medical Intelligence 시스템 개발
Developing A Medical Intelligence System in Medical Data Warehouse 원문보기

산업공학 = IE Interfaces, v.17 no.4, 2004년, pp.426 - 439  

김태훈 (경성대학교 e-비즈니스) ,  김종호 (삼성SDS)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This research discusses knowledge contents needed to build an OLAP system for medical sector, OLAP functionalities from past studies, and a medical intelligence system which is a kind of OLAP. The knowledge requirements which consist of nine contents and OLAP fundamental functionalities are applied ...

주제어

#medical data warehouse   #medical intelligence system   #OLAP  

AI 본문요약
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문제 정의

  • A병원은 약 2,200 병상과 1,100여 명의 의사 그리고 7,000여 명의 일일 평균 외래 진료 및 재원 환자가 있다. A병원을 포함한 여러 병원들이 조직의 지식 관리와 베스트 프랙티스(Best Practice)를 도출하기 위하여 DW를 채택하려 하였다. A병원의 DW 프로젝트는 2 명의 프로젝트 관리자(Project Manager), 5명의 프로젝트 리더(Project Leader), 15명의 개발자로 구성되었으며, 3년 간의 R&D 펀드에 의해 지원받았다.
  • 개발된 시스템의 평가 항목은 김기운, 서용무 (2001)의 1차 OLAP 도구 평가 연구를 기반하고 있다. 김기운, 서용무 (2001)의 연구에서 사용된 평가 항목의 한계는 상용 도구에 초점을 둔 측정 도구이며, 측정 환경이 상이하기 때문에, 본 연구에서는 이러한 평가 항목을 절대적 기준보다는 참고 목적으로 활용하였다. <표 2>는 평가 항목에 따른 결과를 제시한 것이다.
  • A병원의 DW 프로젝트는 2 명의 프로젝트 관리자(Project Manager), 5명의 프로젝트 리더(Project Leader), 15명의 개발자로 구성되었으며, 3년 간의 R&D 펀드에 의해 지원받았다. 다양한 결과가 많이 도출되었지만, 이 DW 프로젝트는 Medical Intelligence 시스템에 의해 선진 병원 기법을 채택하려고 시도하였다. 이 시스템은 비의료인들에게는 비즈니스에 필요한 정보를 제공하며, 의료인들에게는 임상 지식을 제공한다.
  • 본 시스템은 병원 내부 또는 외부에서 축적된 장기간의 데이터를 주제별로 통합하고 다양한 OLAP 및 다차원 분석(Multidimensional Analysis)을 수행할 수 있도록 도와주며, 특정 의료 분야의 이슈에 대하여 깊이 있는 분석을 수행할 수 있도록 도와준다. 또한, 본 연구는 의료 DW에 초점을 둔 것이 아니라, 의료용 데이터 활용 도구의 설계와 구현이라는 부분에 초점을 두고 있다. 이하의 논문 구성은 다음과 같다: 1.
  • 스테이징(또는 스테이징 영역(Staging Area))은 원천 데이터의 추출 및 변형 작업을 지원하기 위한 임시 저장소이다(Hackney, 1997). 본 연구는 DW 프로젝트에서 정의된 10개 패키지(즉, 4개의 서버 패키지와 6개의 온라인 클라이언트 패키지) 중에서 Medical Intelligence 시스템에 해당하는 6개 온라인 패키지를 기술하였다. 본 시스템은 시스템의 데이터 원천인 4개 서버 패키지를 이용하여 사용자들에게 결과를 제시한다.
  • 본 연구의 기여도는 임상 및 비임상 DW 모두를 포함한 의료 DW 환경에서 사용될 수 있는 OLAP 도구를 개발한 것이다. 기존 연구들이 임상 또는 비임상 DW 개발에 초점을 두었으며, 의료 환경에 맞는 OLAP 도구를 고려하지 않았었다.
  • 본 연구의 목적은 병원의 지식화와 선진 병원 경영기법 적용을 위한 핵심 인프라스트럭처로서 의료 DW 기반의 Medical Intelligence 시스템을 개발하는 것이다. 본 시스템은 병원 내부 또는 외부에서 축적된 장기간의 데이터를 주제별로 통합하고 다양한 OLAP 및 다차원 분석을 수행할 수 있도록 도와준다.
  • 이러한 배경과 필요성을 전제로, 본 연구의 목적은 병원의 지식화와 선진 병원 경영 기법 적용을 위한 핵심 인프라스트럭처(Infrastructure)로서 의료 DW 기반의 Medical Intelligence 시스템을 개발하는 것이다. 이러한 시스템은 의료 분야 사용자의 요구 사항을 최대한 반영하고 데이터 활용성을 높이는 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터 웨어하우스란? 데이터 웨어하우스(DW; Data Warehouse)는 기존 OLTP(On-line Transaction Processing) 시스템의 한계로 대두되고 있는 데이터 통합성, 분석 및 의사결정에 필요한 데이터 제공의 적시성, 필요 데이터 추출 및 변형, 데이터 구조의 유연성 등의 문제를 극복하기 위한 우수한 해결책으로 대두되고 있으며(황성룡, 김재균, 장길상, 2002), DW와 관련된 많은 신기술들이 지속적으로 소개되고 있다. DW 분야에서의 지금까지 연구는 주로 원천(Source) 시스템으로부터 데이터를 추출 · 변형 · 적재하여 통합 DW를 구축하고 뷰(View)를 유지하는 이슈와 관련된 연구가 대부분이었고, DW의 데이터 활용에 대한 연구, 즉 DW 데이터를 필요로 하는 사용자에게 제공하는 부분에 대한 연구는 아직 미미한 상태이다(김기운, 서용무, 2001; Lee et al.
OLAP란? OLAP은 ‘최종 사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여 대화 식으로 정보를 분석하고 의사 결정에 활용하는 과정’으로 정의되며, OLAP 도구(또는 OLAP 시스템)는 ‘사용자에게 일관되고 신속한 응답 속도를 제공하기 위해 다차원 정보를 물리적인 공간에 잠시 저장할 수 있으며, DW(또는 데이터 마트; Data Mart)로부터 실시간으로 다차원 데이터 구조를 생성할 수 있고, 두 가지 기법을 병행할 수도 있다’라고 정의된다 (조재희, 박성진, 1996). 이러한 OLAP 도구 정의를 바탕으로 하여, OLAP 도구가 가져야 할 기본적인 기능들은 <표 1>에 제시되어 있다.
자원 활용을 위애 필요한것은? 자원 활용은 수술 기계, 장비, 자재, 경비성 자원들이 각 활동에서 어떻게 소모되는가를 시간적으로 스프레드(Spread)하는 개념이다. 이를 위해서는 각종 자원들이 진찰, 투약 및 주사, 특수/임상/핵의학/진단병리 검사, 방사선 (CT, MRI, 초음파) 촬영, 마취, 처치, 수술, 수혈 등 각종 의료 활동과 어떤 관계를 맺고 있는지의 규명이 필요하다. 수술 기계나 고가의 의료 장비 등은 개별 장비 차원에서 기록되며, 각종 동산은 품목별로 수리, 이수관, 폐기 등을 기록하게 된다.
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참고문헌 (22)

  1. 김기운, 서용무(2001), OLAP 도구 선정을 위한 평가항목 제시 및 검증, 경영학연구, 30(3), 929-956 

  2. 김도경, 박성미, 정윤기, 이배호(2004), 원무관리를 위한 의사결정지원시스템 개발 및 데이터 마트의 구축, 대한의료정보학회지, 10(3) 

  3. 김태훈, 김종호, 이희석 (2000), 메타데이터 기반 데이터 웨어하우스 아키텍쳐 -ㅅ병원 사례를 중심으로 경영정보학연구, 10(3), 79-103 

  4. 송운호, 조용구, 강석중(1994), 국방 의료체계 구축방안 연구, 정보화저널, 1(2) 

  5. 범희승, 박성희, 신찬호(2001), 핵의학영상 관리를 위한 미니 데이터 웨어하우징, 대한의료정보학회지, 7(3), 59-64 

  6. 이희석, 김태훈, 최승현, 김인숙, 김종호, 홍정우(2001), HL7기반 의료정보 아키텍쳐 개발, Information Systems Review, 3(1), 159-175 

  7. 장동인(1999), 실무자를 위한 데이터 웨어하우스, 대청 

  8. 조재희, 박성진 (1996), 데이터 웨어하우칭과 OLAP , 대청 출판사 

  9. 최진욱, 이연화, 김기중, 김주성, 박중신, 송정한, 이은주, 김선구, 김종득, 김성권 (2001), 데이터웨어하우스를 이용한 국내 임상자료의 분석, 대한의료정보학회지, 7(1), 1-11 

  10. 황성룡, 김재균, 장길상(2002), 조선산업의 비용분석 데이터 웨어하우스 시스템 개발, IE Interfaces, 15(2), 159-171 

  11. Colossi, N., Malloy, W., and Reinwald, B.(2002), Relational Extensions for OLAP, IBM Systems Journal, 41(4), 714-731 

  12. Damiani, S., Woodcock, D., Brophy, J., and Gillies, I.(2000), Supporting Seamless Patient Care using Web Based and OLAP Technology, Healthcare Information and Management Systems Society Conference Proceedings 

  13. Gill, H. S. and Rao, P. C. (1996), Computing Guide to Data Warehousing, Que Corporation 

  14. Hackney, D.(1997), Understanding and Implementing Successful Data Marts, Addison Wesley 

  15. Hristovski, D., Rogac, M., and Markota, M.(2000), Using Data Warehousing and OLAP in Public Health Care, AMIA Annual Symposium 

  16. Katie, N., Quirchmayr, G., Schiefer, J., Stolba, M., and Tjoa, A. M.(1998), A Prototype Model for Data Warehouse Security Based on Metadata, Proc. of IEEE 9th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, 300-308 

  17. Lee, H., Kim, T., and Kim, J.(2001), A Metadata-oriented Architecture for Building Data Warehouse, Journal of Database Management, 12(4), 15-25 

  18. Murer, C. G. and Brick, L. L.(1997), The Case Management Sourcebook: A Guide to Designing and Implementing a Centralized Case Management System, McGraw-Hill 

  19. Pedersen, T. B. and Jensen, C. S.(1998), Research Issues in Clinical Data Warehousing, Proc. of the 10th IEEE International Conference on Scientific and Statistical Database Management, 43-52 

  20. Pendse, N.(2003), What is OLAP, The OLAP Report (http://www.olapreport.com/FASMI.HTM; White Paper) 

  21. Thomsen, E.(1997), OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems, John Wiley 

  22. Youness, S.(2000), Professional Data Warehousing with SQL Server 7.0 and OLAP Services, Wrox Press 

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