[논문]의료정보시스템 운영에서 생성되는 의료 빅데이터의 활용가치

최준영

doi:10.13067/jkiecs.2015.10.12.1403

의료정보시스템 운영에서 생성되는 의료 빅데이터의 활용가치
Utilization value of medical Big Data created in operation of medical information system 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.10 no.12, 2015년, pp.1403 - 1410

최준영 (청암대학교 병원의료정보과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 병원정보시스템에서 분야별로 발생하는 의료 빅데이터 자료를 활용하여 가치있는 의료정보를 생성하고 활용할 수 있는 방안을 마련하고자 한다. 본 연구의 결과는 첫 번째, 의료정보시스템의 진료정보와 각종 검사장비 및 의료영상장비와 연동된 PACS의 발생자료를 통합하고 의료 빅데이터를 분석하여 새로운 의료정보를 생성한다. 이렇게 생성된 의료정보는 감염병 및 질병 예방과 질병의 치료를 위한 다양한 건강정보를 생성하게 된다. 두 번째, 환자의 접수내역과 수납내역 그리고 청구내역들을 통합하여 축적해온 의료 빅데이터를 분석하여 다양한 수익통계정보를 생성한다. 이렇게 생성된 수익통계정보는 의료기관의 운영과 수익분석에 활용하기 위한 다양한 경영정보를 생성하게 된다. 이와 같이 병원정보시스템에서 발생하는 의료정보와 공공기관의 의료정보 그리고 개인건강기록의 자료들이 통합이 되면 의료자료를 활용한 가치있는 보건의료정보를 창출하게 된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to provide ways to utilize and create valuable medical information utilizing Medical Big Data created by field in hospital information system. The results of this study first creates new medical information of Medical Information system through medical big data analysis and integration of created data of PACS linked with many kinds of testing equipment and medical image equipment along with medical treatment information. Medical information created in this way produces various health information for treatment and prevention of disease and infectious disease. Second, it creates profit statistics information in various ways by analyzing medical big data accumulated through integration of billings and receipt, admission breakdown of patients. Profit statistics information created in this way produces various administration information to be utilized in profit anaysis and operation of medical institution. Likewise, data integration of personal health history, medical information of public institutions, medical information created in hospital information system produces valuable medical health information utilizing medical data.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

또한 그림 4와 같이 환자의 접수·수납·청구내역들을 통합하여 축적해온 의료 빅데이터를 분석하여 다양한 수익통계정보를 생성하며, 의료기관 운영과 수익분석에 활용하기 위한 경영정보 생성의 연관성을 본연구에서 도출하게 되었다.
이러한 자료들을 활용하면 진료자는 진료정보로 활용하고 경영자는 경영정보로서의 충분한 활용가치가 있을것이다. 본 연구에서는 규모가 작은 병원일수록 자료의 활용이 충분하지 않기 때문에 병원정보시스템에서 발생하는 자료들을 의료정보로 활용할 수 있는 자료분석도구 및 정보의 활용 방안들의 제시를 제안하는 바이다. 네 번째, 타 연구에서도 정보분석에서 아직 완전한 해결방안을 찾지 못한 부분이 정보의 보안문제이다.
본 연구에서는 의료기관에 구축되어 있는 병원정보시스템의 구성에 따라 생성되는 자료들을 조사하고 빅데이터로 활용하는 방안과 가치를 연구하고자 한다. 본 연구를 위하여 의료정보시스템과 의료 빅데이터의 활용현황은 문헌고찰을 통하여 조사하였고 병원정보시스템의 구성에 따른 자료발생의 구조를 살펴보기 위하여 2015년 1월부터 9월까지 대학병원과 종합병원 의료정보팀 그리고 의료정보시스템 전문 개발자 면담을 실시하여 조사하였다.
따라서 빅데이터 분석기술의 등장과 분석에 의한 새로운 가치창출로 지금까지 축적되어 온 의료자료를 분석하여 다양한 정보를 생성하고 활용하고자하는 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 의료분야의 빅데이터 활용범위에 대하여 살펴보고 우리나라 의료기관의 현 의료정보시스템 환경에서 빅데이터를 활용할 수 있는 방안과 그 가치를 연구하고자 한다.

제안 방법

이러한 빅데이터 활용 기법들을 활용하여 병원정보시스템에서 축적된 의료자료를 분석하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 정보를 생성할 수 있다. 그림 3과 같이 진료정보와 각종 검사장비 및 의료영상 장비와 연동된 PACS의 발생자료를 통합하여 축적해온 의료 빅데이터를 분석하여 새로운 다양한 의료정보 생성의 연관성을 본 연구에서 도출하였다. 이렇게 생성된 의료정보는 감염병 및 질병 예방과 질병의 치료를 위한 다양한 건강정보를 생성하게 된다.
첫째, 현재 의료분야에 활용되고 있는 빅데이터 기술을 적용한 활용 사례들을 살펴본다. 둘째, 의료기관의 병원정보시스템에서 생성되는 자료들을 조사하고 분류하여 빅데이터로서 활용가치에 대하여 살펴본다. 셋째, 빅데이터 기술을 활용하여 의료기관에서 효율적인 활용방안에 대하여 살펴보고 빅데이터를 사용할 수 있는 제한점이나 문제점에 대한 방안을 모색하고자 한다.
검증 단계는 사용자와 서버 SEi 사이에 사용자의 보안을 검증하여 빅 데이터 서비스를 사용자에게 제공한다[10]. 또한 SID를 이용하여 빅 데이터의 안전성과 신뢰성을 보장 받을 수 있는 보안평가와 타 네트워크에서 빅 데이터의 서비스를 제공받기 위한 성능의 평가과정을 진행한다.
본 연구에서는 의료기관에 구축되어 있는 병원정보시스템의 구성에 따라 생성되는 자료들을 조사하고 빅데이터로 활용하는 방안과 가치를 연구하고자 한다. 본 연구를 위하여 의료정보시스템과 의료 빅데이터의 활용현황은 문헌고찰을 통하여 조사하였고 병원정보시스템의 구성에 따른 자료발생의 구조를 살펴보기 위하여 2015년 1월부터 9월까지 대학병원과 종합병원 의료정보팀 그리고 의료정보시스템 전문 개발자 면담을 실시하여 조사하였다.
의료기관의 데이터 종류가 다양해지고 양이 증가하면서 서로 다른 네트워크 환경의 장치들에 저장된 빅데이터들의 접근이 요구되고 있고 이에 따른 보안관리기법들이 필요하다. 서로 다른 네트워크 환경에서 서비스를 제공받기 위하여 빅데이터 서버의 보안 인식자를 이용하여 사용자 인증을 한다. 이러한 과정은 서버에 사용자 정보를 등록하는 단계인 초기화 과정의 2단계로 구성된다.
둘째, 의료기관의 병원정보시스템에서 생성되는 자료들을 조사하고 분류하여 빅데이터로서 활용가치에 대하여 살펴본다. 셋째, 빅데이터 기술을 활용하여 의료기관에서 효율적인 활용방안에 대하여 살펴보고 빅데이터를 사용할 수 있는 제한점이나 문제점에 대한 방안을 모색하고자 한다.
하지만 무분별하고 의미없는 의료정보의 생성과 남용은 지식생산의 효율은 높일 수도 있으나 개별학문 각각의 고립을 초래하여 새로운 방향의 지식 생산에 방해가 될 수도 있으며[3], 의료정보에 투자한 비용을 낭비하고 그 가치를 떨어뜨릴 수 있다. 의료기관에 구축된 병원정보시스템을 활용하여 축적된 의료 빅데이터의 의료정보를 활용하여 새로운 가치를 창출하기 위해 몇 가지 제안을 하고자 한다. 첫 번째, 빅데이터 기술 발전과 시장 확대로 빅데이터 전문 인력에 대한 수요가 급증하고 있지만 자료 분석 전문가 등 고급 인력의 공급은 이에 미치지 못하고 있어 인력 수급 불균형 문제 해결이 국내뿐만 아니라 선진국들에게도 최우선 당면 과제로 부상하고 있다.
첫째, 현재 의료분야에 활용되고 있는 빅데이터 기술을 적용한 활용 사례들을 살펴본다. 둘째, 의료기관의 병원정보시스템에서 생성되는 자료들을 조사하고 분류하여 빅데이터로서 활용가치에 대하여 살펴본다.

성능/효과

빅데이터는 데이터를 수집하고 저장하여 큰 규모의 데이터 집합을 이루고 데이터들을 처리하고 분석하여 데이터간의 유형과 규칙을 찾아 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다고 볼 수 있다. 빅데이터의 대표적 특성이 데이터의 복제 및 유통되는 데이터의 Volumn(양)의 기하급수적 증가, 유통되는 데이터 유형의 다양화 Variety(다양성), 실시간으로 데이터가 생성 및 복제되는 유통속도 Velicity(속도)로 3V를 의미했지만 데이터 분석을 통한 새로운 정보를 생성하여 가치를 창출하는 의미에서 Value(가치)가 추가되었다. 이에 따라 빅데이터의 개념은 4V(: Volume 정보양, Variety 다양성, Velocity 속도, Value 가치)의 개념으로 확장되었다[1-2].

후속연구

더군다나 의료 빅데이터에 있는 의료정보를 분석하기 위해서는 의료지식과 의료기관의 데이터 발생에 대한 알고리즘을 잘 알고 있어야 하기때문에 의료정보의 가치를 창출하기 위해서라면 의료빅데이터의 의료정보 분석이 가능한 전문인력을 확보하여야 할것이다. 두 번째, 의료분야에서 의료기술의 개발과 도입은 빠르지만 정보의 활용면에서는 타 산업에 비하여 느리거나 뒤쳐지고 있기때문에 의료기관에서는 의료 빅데이터를 분석하기 위한 기반을 마련하기 위하여 경영자의 의료정보 활용가치의 중요성인식과 관심이 필요하며 이에 적극적인 투자를 하여야 할 것이다. 세 번째, 병원정보시스템에서 발생하는 수 많은 자료들이 경영성과를 위한 정보로만 활용이 되고 나머지 자료들은 방치되고 있는 실정이다.
이러한 비정형데이터를 저장·분석·처리하기 위해서 하둡(Hadoop)과 같은 분산병렬처리 플랫폼과 비관계형 데이터베이스인 NoSQL 등의 분석 시스템이 개발되었고 이러한 시스템들이 정형 데이터를 처리하는 데에 적합한 기준의 관계형 데이터베이스를 대체해왔기 때문에 의료정보의 비정형 데이터들을 분석하여 가치있는 의료정보를 창출할 수 있을것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	빅데이터란 무엇인가?	빅데이터는 일정규모 이상의 데이터만을 의미하는 것이 아닌 기존의 데이터 분석틀로는 다루기 어려운 상대적으로 큰 규모의 데이터 집합을 의미한다[1]. 빅데이터는 데이터를 수집하고 저장하여 큰 규모의 데이터 집합을 이루고 데이터들을 처리하고 분석하여 데이터간의 유형과 규칙을 찾아 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다고 볼 수 있다. 빅데이터의 대표적 특성이 데이터의 복제 및 유통되는 데이터의Volumn(양)의 기하급수적 증가, 유통되는 데이터 유형의 다양화 Variety(다양성), 실시간으로 데이터가 생성 및 복제되는 유통속도 Velicity(속도)로 3V를 의미했지만 데이터 분석을 통한 새로운 정보를 생성하여 가치를 창출하는 의미에서 Value(가치)가 추가되었다.
	빅데이터의 핵심은 무엇인가?	빅데이터의 핵심은 수집하고 저장된 방대한 데이터의 양이나 대용량 데이터처리 기술이 아니라 그 데이터에서 창출되는 ‘가치’에 있다. 정보화로 수없이 생성되는 데이터를 저장만 하고 필요하지 않은 자료들은 방치상태에 있었지만 이러한 자료들을 새로운 정보생성을 위하여 다시 수집 및 분석함으로써 ‘가치’를 생성하여 기존에 존재하거나 알지 못하였던 새로운 정보와 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이 빅데이터 기술의 핵심 가치인 것이다. 방대하고 다양하며 실시간으로 생성되고 확산되는 데이터로부터 새로운 연관성을 찾아냄으로써 빅데이터는 새로운 가치 창출을 가능하도록 하고 있으며, 빅데이터의 정보검색유형을 분석하여 우리의 미래를 예측할 수 있는 자료를 제공할 수 있다[3-4].
	빅데이터의 대표적 특성은 무엇인가?	빅데이터는 데이터를 수집하고 저장하여 큰 규모의 데이터 집합을 이루고 데이터들을 처리하고 분석하여 데이터간의 유형과 규칙을 찾아 새로운 가치를 창출하는 과정을 의미한다고 볼 수 있다. 빅데이터의 대표적 특성이 데이터의 복제 및 유통되는 데이터의Volumn(양)의 기하급수적 증가, 유통되는 데이터 유형의 다양화 Variety(다양성), 실시간으로 데이터가 생성 및 복제되는 유통속도 Velicity(속도)로 3V를 의미했지만 데이터 분석을 통한 새로운 정보를 생성하여 가치를 창출하는 의미에서 Value(가치)가 추가되었다. 이에 따라 빅데이터의 개념은 4V(: Volume 정보양, Variety 다양성, Velocity 속도, Value 가치)의 개념으로 확장되었다[1-2].

참고문헌 (12)

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S. Lim, K. Kang, J. Seo, and G. Kim, "The Development of Vital Sign Web Viewer Systems using HL7 Protocol," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 3, no. 2, 2008, pp. 112-117.
R. Arnaout, "Elementry, My Dear Doctor Watson," Clinical Chemistry, vol. 58, no. 6, 2012, pp. 986-988,

상세보기
Y. Chae, K. Yoo, E. Kim, and H. Chae, "The Adoption of Electronic Medical Records and Decision Support Systems in Korea," The Korea Society of Medical Information, Healthcare Informatics Research, vol. 17, no. 3, 2011, pp. 172-177.
W. Raghupathi and V. Raghupathi, "Big data analytics in healthcare: promise and potential," Health Information Science and Systems, vol. 2, no. 3, 2014, pp. 163-175,

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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