초록 ▼

<1세부 연구결과요약>
임상문서에서 의료정보를 추출하는 기술을 개발하기 위해서 서울대학교 병원 병리과의 암진단 자료를 분석하였다. 총 47,451건의 면역화학보고서와 46,084건의 외과병리보고서를 조직슬라이드번호 기준으로 매핑하여 모델링하였다. 두 보고서에서 의미있는 임상정보를 추출하기 위해 보고서 타입에 따라 파싱하였고, 추출 알고리즘에 따라 장기명, 진단명, 바이오마커명, 바이오마커양성률 외 임상정보를 추출하였다.
또한 바이오마커명과 진단명간의 관계 정보를 추출하기 위한 기술을 개발하였고, 추출된 정보 및 관계가 정

<1세부 연구결과요약>
임상문서에서 의료정보를 추출하는 기술을 개발하기 위해서 서울대학교 병원 병리과의 암진단 자료를 분석하였다. 총 47,451건의 면역화학보고서와 46,084건의 외과병리보고서를 조직슬라이드번호 기준으로 매핑하여 모델링하였다. 두 보고서에서 의미있는 임상정보를 추출하기 위해 보고서 타입에 따라 파싱하였고, 추출 알고리즘에 따라 장기명, 진단명, 바이오마커명, 바이오마커양성률 외 임상정보를 추출하였다.
또한 바이오마커명과 진단명간의 관계 정보를 추출하기 위한 기술을 개발하였고, 추출된 정보 및 관계가 정립된 데이터를 다차원 데이터베이스에 저장하였다.
이 과정에서 총 6개의 테이블로 이루어진 용어체계 시소로스를 구축하였다.
<2세부 연구결과요약>
“ 암 진단, 예후 예측, 표적 치료를 위한 바이오마커(Bio-marker) 분석 도구 개발” 을 위하여 한국인 대상 주요 암 질환을 선정하고, 장기와 암 질환의 분류 체계를 정의하였다. 장기 분류 체계의 경우 국제 표준인 WHO, 미국 암 연합위원회인 AJCC등을 참고하여, 서울대학교 병원의 임상 데이터를 추가 보완하였다. 또한 위의 장기 분류 체계에 세부 질환을 매핑한 후 각 조건에 따른 주요 바이오마커(Bio-marker) 정보를 정리하고, 양성율 정보를 매핑하여 전문가 집단(병리과 의사)에 의한 검증 작업을 진행하였다. 마지막으로 Peer-reviewed된 문헌의 바이오마커 양성율 정보를 수집, 정리한 후 임상 데이터와의 비교 검증하였다.
<3세부 연구결과요약>
"암진단 Bio Marker 활용 시스템"을 개발하기 위하여 임상문서 및 논문 등 문헌에서 추출된 Bio Marker 양성률 정보를 바탕으로 사용자가 자유롭게 제약조건의 설정이 가능한 웹기반 Bio Marker 활용 시스템을 구축하였다. 이를 위해 1차 정규화된 원천자료를 통계분석이 용이하도록 2차 정규화/표준화하고 사용자가 임의로 통계조건을 지정하고 통계를 쉽게 산출할 수 있도록 프로그램을 구현하였다.

Abstract ▼

* Objective of Research
- Identify the characteristics of Korean clinical documents in EMR
- Keywords extraction for clinical information extraction considering the characteristics of Korean documents
- Select diseases and define biomarkers
- Construction of biomarker panel
- Developm

* Objective of Research
- Identify the characteristics of Korean clinical documents in EMR
- Keywords extraction for clinical information extraction considering the characteristics of Korean documents
- Select diseases and define biomarkers
- Construction of biomarker panel
- Development of data screening/transfer module
- Development of managing biomarker correlated index analysis algorithms module based on different diseases
- Development of web service 'Cancer diagnosis system applying biomarker'
- Extraction of relationship between keywords in clinical documents considering characteristics of Korean clinical documents
- Normalization and classification of data through calculating words similarity
- Suggestion of target for curing(treating) particular disease
- Optimization for extraction technology of medical information in clinical documents
- Construction of multi-dimensional medical information database using extracted information
- Development of clinical documents data mining technology
* Contents of research
- Extraction of Rule-based information extract techniques applied and constructed data extraction about clinical documents of immunohistopathology results
- Provide basis for the development identifying the characteristics of Korean clinical documents
- Development of keywords extracting technology reflecting the characteristic of clinical documents
- Optimization of keywords using glossaries such as SNOMED-CT
- Select main diseases of the country and define the related type of biomarkers
- Extraction of biomarker through diagnosed data in particular diseases
- Possibility of biomarker cross-search by different organs
- Development of HuPAX immunohistopathology clinical data screening/transfer module
- Design/Construction of Database and portal site
- Development of disease-specific algorithms management module
- Development of search engine(type of biomarker, positivity, etc.)
- Development of relationship extraction technology between keywords in clinical document
- Positivity verification of biomarker in pardicular disease
- Disease prediction based on the essential selection and positivity of biomarker
- Optimization of keyword extracting technology for medical information extraction
- Optimization of the normalizing and classifying technology for extracted data through similarity management
- Development of statistical analysis method for the disease diagnostic tests
- Evaluation and analyzation of extracted multi-dimensional data from immunopathology clinical documents with other detailed assignment

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 5
• SUMMARY ... 7
• 6.1 총괄연구개발과제의 연구성과 실적 및 향후 계획 ... 8
• 6.2 연구성과 유형별 세부 내역 ... 9
• 7. 참여연구원 현황표 ... 12
• II. 총괄연구과제 연구결과 ... 13
• 1. 연구개발과제의 배경 및 필요성 ... 14
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 15
• 3. 연구개발과제의 추진체계 ... 18
• 4. 연구개발수행 내용 및 결과 ... 20
• 5. 목표달성도 및 관련분야 기여도 ... 28
• 6. 향후 연구성과 추진 계획 ... 33
• 7. 연구개발결과의 파급효과 ... 33
• 8. 연구개발결과의 활용계획 ... 35
• 9. 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 36
• III. 제 1세부 연구과제 연구결과 ... 39
• 1. 연구개발과제의 목표 ... 40
• 2. 연구개발과제의 추진체계 ... 43
• 3. 연구개발수행 내용 및 결과 ... 44
• 4. 참고문헌 ... 72
• IV. 제 2세부 연구과제 연구결과 ... 73
• 1. 연구개발과제의 목표 ... 74
• 2. 연구개발과제의 추진체계 ... 77
• 3. 연구개발수행 내용 및 결과 ... 79
• 4. 참고문헌 ... 88
• V. 제 3세부 연구과제 연구결과 ... 90
• 1. 연구개발과제의 목표 ... 91
• 2. 연구개발과제의 추진체계 ... 93
• 3. 연구개발수행 내용 및 결과 ... 94
• VI. 첨부서류 ... 101
• 끝페이지 ... 115