초록 ▼

□ 연구개요
생의학 기술의 발달과 대규모 유전체 분석 결과로 방대한 양의 바이오 데이터와 연구 결과들이 나오고 있다. 또 전자진료기록이 보편화되면서 데이타를 활용한 의료정보시스템 구축 및 의료데이터 분석/처리에 관심이 크다. 진료기록에는 구조화된 레코드도 있지만 환자의 상태/치료/경과,의료활동, 소견,왜 약을 투약/중단하였는지, 검사결과, 문제점 등 진단 및 기록에 대한 정보가 비구조화된 텍스트로 기술되기 때문에 이를 수집, 분석한다면 의료의사결정에 효과적일 것이다. 최근 질병의 원인규명과 개별환자별 맞춤치료를 위해 질병관련

□ 연구개요
생의학 기술의 발달과 대규모 유전체 분석 결과로 방대한 양의 바이오 데이터와 연구 결과들이 나오고 있다. 또 전자진료기록이 보편화되면서 데이타를 활용한 의료정보시스템 구축 및 의료데이터 분석/처리에 관심이 크다. 진료기록에는 구조화된 레코드도 있지만 환자의 상태/치료/경과,의료활동, 소견,왜 약을 투약/중단하였는지, 검사결과, 문제점 등 진단 및 기록에 대한 정보가 비구조화된 텍스트로 기술되기 때문에 이를 수집, 분석한다면 의료의사결정에 효과적일 것이다. 최근 질병의 원인규명과 개별환자별 맞춤치료를 위해 질병관련 중요한 속성과 관련 문헌데이타 및 진료데이터, 진료지침등을 분석하여 가능한 치료법들을 제공하는 시스템을 비롯, 의료의사결정에 텍스트 데이터를 활용하는 움직임이 늘고 있다. 본 연구는 공개된 의학적증거, 논문, 의료지침, 전자의료기록등 방대한 텍스트를 이용하여 의미 있는 concept들을 찾고 이를 분석하여, 질병-증상,약물-약물,약물-식이,유전자-질병-치료 등 개체간 상호 작용을 추출하고 진료기록으로부터 환자에 대한 요약과 context를 생성하거나 비슷한 환자군 clustering등 의료의사결정을 위한 기초연구를 진행하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
생의학 문헌 및 진료기록 데이터와 질병별 진료 지침, 유전자-질병 대상 연구 문헌, 의학 잡지/서적과 같은 비구조화된 텍스트를 분석하여 새로운 정보와 과학적 증거 지식을 추출하여 진단과 치료를 지원하고자 목표하였다.
deep-level 임상 의료 결정 지원 시스템을 목표로 1) 자연어 처리 기술, 2) 기계 학습 방법, 3) 정보 추출 (clinical information extraction), 4) 지능적인 clinical decision support가 필요한 영역, 5) EMR의 구조화된 레코드와의 연계에 대해 연구를 진행하였다. 연구 결과로는 우선 문헌의 초록을 이용하여 초록에 등장하는 단어와 annotate된 MeSH term간의 연관성을 topic model을 이용하여 multi-modality를 토픽을 기초로 하여 분석하여 초록에 자동 MeSH 색인어 suggestion을 제공하는 모델을 개발하였고 DDI(drug-to-drug interaction)을 5가지로 분류하여 약물간의 연관성을 커널 모델과 DNN(Deep Neural Network) 모델을 개발하여 인식하였다. 진료기록데이타(EHR)의 경우 표준화가 이루어지지 않고 실험을 위한 데이터 수집도 원활하지 않아 decision support system을 DDI pair중 clinically significant한 경우 경고를 보내는 것으로 축소 실험하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
의료결정지원시스템 (Clinical Decision Support System)은 병원 정보시스템과 연동되어 처방과 진단의 오류를 줄이고 질병의 경과를 개선시킬 수 있음은 물론, 추출된 여러 가지 상호 작용 지식은 맞춤형 보건의료 지식 베이스 구축 및 POC(Point-Of-Care), evidence-supported 진단전문가시스템에 활용되어 복잡한 질병에 대한 의사 결정을 보조할 수 있다. 개인의 고유한 특성을 분석하고 유전자-약물-질병간의 상호작용 정보를 추출/DB화함에 따라 질병이 발생하기 전, 질병 가능성을 예측해 발생 가능성이 높은 환자군을 선별하여 미리 조치하는 예방적 치료에도 응용될 수 있다. 정보 추출을 통해 얻어진 증상-질병, 약물-질병, 유전자-질병, 약물-약물, 약물-환자군, 약물-식이, 유전자-질병-약물 등 개체 간 상호 작용 정보를 활용하여 연구 및 치료에 도움을 줄 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1.연구개발 과제의 개요 ... 4
• 1) 연구 개발의 필요성 ... 4
• 2) 각 차년별 연구 목표와 최종 목표 시각화 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• 1) 1차년도(2015) ... 5
• 2) 2차년도 (2016) ... 5
• 3) 3차년도 ... 6
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 7
• 1) 연구 결과의 중요성 ... 7
• 2) 파급 효과 및 활용방안 ... 7
• 4. 참고문헌 ... 8
• 5. 연구성과 ... 8
• 끝페이지 ... 10