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인공지능 기반의 임상연구를 위한 의료 데이터 셋 관리 시스템
Medical Dataset Management System for Artificial Intelligence-Based Clinical Research 원문보기

한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회, 2019 Oct. 30, 2019년, pp.40 - 43  

박민기 (원광대학교 의과학과) ,  한성민 (원광대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ,  김승진 (원광대학교 의과학과) ,  이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  정창원 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  윤권하 (원광대학교 의과대학 영상의학과)

초록
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본 논문은 국제표준화인 OHDSI OMOP-CDM 의 확장으로 의료영상 표준기반으로 한 관리시스템에 대해 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델과 연계에 중점을 두어 DICOM 메타태그정보 기반의 의료영상 표준 모델의 스키마를 제시한다. 이를 기반으로 머신러닝 기술개발을 위한 데이터 셋 생성과 관리를 위한 웹 기반 시스템 구조와 기능에 대해서 기술한다. 끝으로 구현된 시스템에서 제공하는 웹 서비스 수행 결과를 보인다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이에 대한 해결책으로 의료영상정보를 담고 있는 DICOM 파일로부터 태그 정보를 추출하여 표준화된 CDM 과 연계한 의료영상표준에 대해 제안한다. 그리고 표준화된 임상데이터를 관리할 뿐만 아니라 데이터 셋을 생성하여 제공할 수 있는 시스템에 대해 기술한다.
  • 본 논문에서는 의료영상정보의 표준화 및 인공지능 기반의 임상연구를 위한 데이터 셋의 수집 및 커스텀 데이터 셋을 제공하는 웹 기반의 관리시스템을 제안한다. 구축된 웹 기반 관리시스템을 통해 인공지능 기반의 임상 연구에 적용하기 위한 학습 또는 검증 그리고 테스트 데이터를 위한 데이터 셋을 제공함을 보였다.
  • 그렇기 때문에 수집된 여상을 바로 임상연구나 인공지능 학습 연구에 적용하기 위해서는 해결해야 할 문제들이 있다 [4]. 이에 대한 해결책으로 의료영상정보를 담고 있는 DICOM 파일로부터 태그 정보를 추출하여 표준화된 CDM 과 연계한 의료영상표준에 대해 제안한다. 그리고 표준화된 임상데이터를 관리할 뿐만 아니라 데이터 셋을 생성하여 제공할 수 있는 시스템에 대해 기술한다.
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