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문제 정의
- 그리고 효율적인 빅데이터 검색을 위한 기술을 기반으로 검색엔진을 개발하여 의료 빅데이터 표준화 시스템을 개발하고자 한다. 이후, 대사증후군에 관련된 다양한 데이터 분석을 통해 난치성 간질환의 진행정도에 따르는 진단 및 치료 그리고 예측 연구를 진행하여 의사결정보조 시스템을 개발하고자 한다.
- 향후 연구로는 생활습관 데이터와 기타 다른 의료정보의 통합을 위한 추가 연구를 진행해야 한다. 또한 이와 함께 대사증후군 환자의 임상데이터와 의료영상데이터 그리고 생활습관 데이터간의 연간관계를 분석하기 위한 연구를 진행하고자 한다.
- 본 논문에서는 이러한 병원내 임상 데이터의 표준화를 위한 일련의과정과 예상되는 시스템의 결과를 보이고자 한다.
- 본 논문에서는 제안하는 의료 빅데이터의 표준화 시스템에 대한전체 시스템 구성과 소프트웨어 환경을 기술하였다. 그리고 병원내 임상 데이터의 표준과 함께 비정형 데이터의 구조화와 표준화를 위해 OHDSI의 CDM 모델을 기반으로 하였다.
- 최근 들어서 국내외에서 비정형 데이터의 정형화 연구와 표준화된 용어 그리고 ETL(Extraction, Transformation, Load)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다[4,5]. 우리는 병원의 임상데이터를 중심으로 표준화하며, 기타 유전체정보 및 국내 코호트 DB를 포함하여 통합 수집하고 이를 기반으로 표준화하여 검색 시스템을 개발하고자한다.
- 특히 한국에서 성인 인구의 18~20%가대사증후군 환자이며, 30세 이상 성인의 유병률은 약 30%에 이르는 것으로 보고되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 대사증후군환자의 임상 데이터기반의 빅데이터화 및 분석을 통해 난치성 간질환을 규명하고자 한다. 이를 위해 먼저 의료정보의 표준화가 선행되어야한다.
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