$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

환자 의료 정보 공유 및 데이터 통합을 위한 데모그래픽 데이터 활용 연구
A Study for Sharing Patient Medical Information with Demographic Datasets 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.10, 2014년, pp.128 - 136  

임종우 (가천대학교 IT대학 컴퓨터공학과) ,  정은영 (가천대학교 길병원 유헬스케어 센터) ,  정병희 (가천대학교 길병원 유헬스케어 센터) ,  박동균 (가천대학교 길병원 유헬스케어 센터) ,  황보택근 (가천대학교 IT대학 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

온라인에서 공유 및 활용되고 있는 정보들이 기하급수적으로 생성되는 인터넷 정보 시대에서, 개별 의료기관의 환자 정보는 의료기관 고유의 데이터베이스 구성 및 환자 사생활 정보 보호 문제 등의 이유로 인해 병원들 간의 환자 데이터 공유가 원활히 이루어지지 않고 있다. 환자 사생활 정보를 보호하면서 각 의료기관 고유의 환자 정보를 의료기관들 간에 상호 공유하는 것은 의료 정보화를 위해 아직도 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문에서는 환자 사생활 정보를 보호하면서 환자의 의료정보를 공유하기 위해서, 국내외 의료정보 공유 현황 및 관련 국제 의료정보 표준안을 고찰 및 국내 의료기관의 데모그래픽 데이터를 활용하기 위해 실제 국내 의료기관의 환자 데이터 구조 및 특성을 분석하고 의료 정보 공유 시스템 구조 설계를 제안하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, although exponentially growing the quantity of information that have been used and shared on internet networks, the patient information of each medical center have not been used and shared among medical centers due to the protection of patients privacy and the different database schema. To...

주제어

#Demographic Data   #Patient Master Index  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 영국, 호주, 캐나다, 미국 등 선진국에서는 2000년대초 부터 국가 수준의 의료 정보화 사업을 추진하고 있다. 각 국의 환자 의료정보 공유를 위한 의료 정보화 사업을 다음과 같이 간략히 정리하여, 국내 현황과 비교하고자 한다.
  • 본 논문에서는 국내외 의료 정보 시스템 관련 표준안을 참고 및 기반으로, 의료 정보 공유를 위한 시스템을 구현하기 위하여 국내외의 의료정보 공유 시스템 현황을 고찰하고, 국제 표준안을 검토 및 분석하였으며, 의료 정보 공유를 위해 제안한 전체 시스템 요소 중에서 PMI Management를 위한 환자 정보를 신뢰성 있게 식별, 분리하는 방법론을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 의료 정보 공유를 위한 전체 시스템 중개별 환자 정보를 식별하여 공유하기 위한 부분으로 한정하여 의료 정보 공유 시스템을 설계 및 제안한다.
  • 본 논문에서는 환자정보를 공유하기 위한 의료정보시스템의 환자에 대한 UID 식별부문을 중심으로 하는 의료정보 공유 시스템 구조를 제안하고자 한다.
  • 본 논문은 의료 정보 공유를 위한 전체 시스템의 구조 개요를 소개하였고, 환자 데모그래픽 데이터를 활용하는 부분은 전체 시스템 구성 6가지 요소 중 PMI Management 요소이므로 이에 한정하여 환자 정보 공유 및 통합을 위한 환자 정보 식별, 분리하기 위한 모듈을 그림 2와 같이 제안한다.
  • 이번 장에서는 국내외 의료기관의 환자 정보 공유를 위한 관련 기술 및 사업 현황을 소개함으로써 의료 정보 시스템의 국제화를 위한 환자 정보 공유의 필요성을 제시하고자 한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
의료 정보 표준화 제안 및 표준화 활동이 어느 부분에서 이루어지고 있는가? 따라서 개별 환자 의료 정보를 공유하기 위해서는 표준화된 의료 정보 시스템이 요구된다. 현재 국내외에서 의료 정보 표준화 제안 및 표준화 활동이 의료 문서, 환자 성명, 생년월일, 주소 등 환자 개인의 특성을 나타내는 환자 신상 정보와 환자 수술 기록, 처방 기록 같은 임상 정보 등 다양한 부분에서 이루어지고 있다. 본 논문 2장에서는 의료기관의 의료 정보 공유를 위한 국내외 동향을 설명한다[6].
의료 정보 공유가 이루어지지 않는 원인 중 하나는 무엇인가? 이는 각 의료기관마다 고유의 데이터베이스를 구성하여 서로 다른 데이터 형태를 사용하고 있는 것이 하나의 원인이다. 그 결과 동일한 환자가 근무처나 거주지 변경 등의 이유로 다른 병원에 가게 될 경우, 환자에 대한 이전 의료 정보를 공유할 수 없을 때에는 검사를 처음부터 받음으로써 중복 검사와 같은 불필요한 절차로 인해 시간과 비용의 낭비가 발생한다.
개별 의료기관의 환자 정보의 공유가 원할히 이루어지지 않는 이유는? 온라인에서 공유 및 활용되고 있는 정보들이 기하급수적으로 생성되는 인터넷 정보 시대에서, 개별 의료기관의 환자 정보는 의료기관 고유의 데이터베이스 구성 및 환자 사생활 정보 보호 문제 등의 이유로 인해 병원들 간의 환자 데이터 공유가 원활히 이루어지지 않고 있다. 환자 사생활 정보를 보호하면서 각 의료기관 고유의 환자 정보를 의료기관들 간에 상호 공유하는 것은 의료 정보화를 위해 아직도 해결해야 할 과제로 남아있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. Donald T. mon, "HL7 PHR System Functional model" HIMSS, 2013. 

  2. Jeongeun Kim, Hongju Jung and David W. bates, History and Trends of "Personal Health record" research in Pubmed. Healthc Inform res. 2011; 17(1):3-17. 

    상세보기 crossref

  3. Archer n, Fevrier-Thomas U, Lokker C, mcKibbon KA and Straus Se, Personal health records: a scoping review. J Am med Inform Assoc 2011; 18: 515-522. 

    상세보기 crossref

  4. IEEE Draft Standard for Health informatics-Personal health device communication-Device specialization-Insulin pump, July 2013. 

  5. Paul C. Tang et al., Personal Health records: Definitions, benefits, and Strategies for overcoming barriers to Adoption, JAMIA. 2006;13:120-126 

  6. Korean Standards Association, "Prioritization of Standardization for home network healthcare service", 2006.12. 

  7. Thomas A Workman, "Engaging Patients in Information Sharing and Data Collection: The Role of Patient-Powered Registries and Research Networks," AHRQ Publication No. AHRQ 13-EHC124-EF, 2013. 9. 

  8. HIMSS(Health Information Management Systems Society), "Patient Identity Integrity", the HIMSS Patient Identity Integrity Work Group, 2009. 

  9. Magret Floy, Yuejen Zhao, John Condon, "Demographich Data Assessment for Northern Territory Public Hospitals," 2011. 

  10. Sung Sug Yoon, Mary G. George, et al., "Analysis of Data-Collection Methods for an Acute Stroke Care Registry," American Journal of Preventive Medicine, 2006. 

  11. William G. Axinn, Cynthia F. Link, Robert M. Groves, "Responsive Survey Design, Demographic Data Collection, and Models of Demographic Behavior," NSFG Survey Methodology Working Papers, 2009. 10. 

  12. Health Information and Quality Authority, "National Standard Demographic Dataset and Guidance for use in health and social care settings in Ireland," 2013.09. 

  13. Navarro, Gonzal. "A guided tour to approximate string matching", ACM Computing Surveys 33(1): 31-88. 2001. 

    상세보기 crossref

  14. Knuth, Donald E. "The Art of Computer Programming: Volume 3, Sorting and Searching," Addison-Wesley. pp. 391-92. 1973. 

  15. http://www.medfloss.org/node/290 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로