임상문서의 의미론적 상호운용성 확보를 위한 국제표준 기반 공통 데이터 요소 모델링 = Common Data Element modeling to achieve semantic interoperability of clinical documents
저자
발행사항
서울 : 서울대학교 대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(석사)-- 서울대학교 대학원 : 의료정보학전공 2023. 2
발행연도
2023
작성언어
한국어
주제어
DDC
610.285
발행국(도시)
서울
형태사항
40 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 김주한
UCI식별코드
I804:11032-000000174809
소장기관
연구 배경 : 환자의 의료 데이터를 효율적으로 관리하고, 기관 간 공유하거나 통합하기 위해서는 데이터 표준화가 선행되어야 한다. 우리나라의 높은 병원정보시스템 보급률에도 불구하고, 병원 별 각기 다른 시스템 적용으로 인해 의료 영역에서의 데이터 표준화 수준은 미비한 실정이다. 본 연구가 수행되기에 앞서, 의료데이터 상호운용성 확보를 위한 ISO/IEC 11179 MDR(Metadata Registry) 국제표준을 이용한 선행연구로 국내의 5개 대학병원에서 입원기록지, 외래초진기록지, 응급기록지, 수술기록지, 퇴원기록지의 5개 임상문서를 수집하여 메타데이터를 추출하고 여러 병원 간 데이터 통합 작업이 수행되었다.
연구 방법 : 본 연구에서는 선행연구에서 추출된 메타데이터들이 신규병원의 임상문서 표현에 얼마나 적용될 수 있는지 확인하고, 이를 효율적으로 관리하기 위해 의미 관계에 따른 그룹화 작업을 하고자 한다. 선행연구의 결과 메타데이터를 검토하며 데이터의 본질적 특성에 따라 더욱 정교하게 정제하고, 정제된 메타데이터를 이용하여 추가로 5개 병원의 임상문서에 적용시킴으로써 높아진 메타데이터 재사용률을 확인하였다.
연구 결과 : 총 10개 병원의 5개 임상문서에 대한 전체 항목은 3,073개이고, 중복 항목을 제거하였을 때 848개의 고유한 메타데이터로 정리되었다. 5개의 임상 문서에 대한 표준화 정도를 평가하기 위해, 본 연구의 10개 병원을 하나씩 추가하면서 증가되는 고유한 메타데이터의 경향성을 확인하였다. 1개 병원이 추가되었을 때 23.36%의 증가율을 보였고, 10개 병원이 모두 추가되었을 때 5.54%의 증가율을 보여 고유하게 늘어나는 메타데이터 개수는 급격히 낮아졌음을 확인하였다. 848개의 고유한 메타데이터의 효율적 검색 및 활용을 위한 방안도 제시되었다. 항목 수준의 관점에서는 ISO/IEC 11179 metamodel의 Object Class를 이용한 그룹화를 진행하고, 임상문서 설계 관점에서는 연관된 메타데이터의 관계를 설명하는 Composite 모델링을 진행하였다.
결론 및 논의 : 본 연구를 통해 병원마다 같은 의미를 가지지만 다르게 표현되었던 항목들 간의 정보 교환을 위한 표준화된 메타데이터가 정리되었다. 이 메타데이터들은 5개의 임상문서 영역에 포함된 데이터에 대해서 의미론적 상호운용성을 확보하여, 향후 표준화된 임상문서 설계에 도움을 줄 수 있다. 또한, 잘 정의된 메타데이터의 재사용성을 개선하기 위한 모델링 방법을 제안하였으므로, 임상문서 설계 시 기관의 필요에 따라 항목을 선정하여 사용할 수 있게 된다.
Introduction : Data standardization is a prerequisite for the effective management of patient medical data in order to share or integrate data between institutions. Despite the high adoption rate of hospital information systems in Korea, the level of data standardization is insufficient due to the application of different systems by institutions. Prior to this study, there was a preceding study using the ISO/IEC 11179 MDR (Metadata Registry) international standard to ensure semantic interoperability of medical data. Five clinical documents—Admission Note, Initial Medical Examination Note, Discharge Summary, Emergency Note, Operation Note—were collected from five teaching hospitals in Korea, metadata was extracted, and data integration work was performed.
Methods : The goal of this study is to evaluate how well the metadata derived from pervious study can be applied to the clinical documents from new hospitals and to organize them into groups based on semantic linkages for effective management. The metadata reuse rate increased by reviewing the results of the previous study, refining the metadata more precisely in accordance with the key concepts of the data, and applying the refined metadata to the clinical documents of five new hospitals.
Results : In total, 3,073 metadata were presented for 5 clinical records from 10 hospitals, and 848 unique metadata were sorted after duplicated items were eliminated. The propensity for unique metadata to increase as hospitals were added one at a stage was validated for the 10 hospitals in this study, which enabled us to examine the level of standardization for the five clinical documents. An increase rate of 23.36% was shown when one hospital was added, and an increase rate of 5.54% was shown when all 10 hospitals were included, indicating that the number of unique metadata was decreasing as more hospitals were added. Additionally, a strategy for effectively utilizing the 848 distinct pieces of metadata was described. From the perspective of grouping items, the ISO/IEC 11179 Object Class metamodel was used, and from the perspective of clinical document design, Composite CDE modeling was used to link relevant CDEs.
Discussion : This study organized standardized metadata that was varied in expression but had the same meaning for each hospital, allowing for the sharing and integrating of data between institutions. Further designs of standardized clinical documents may benefit from these metadata since the organized metadata have the semantic compatibility for the five clinical document domains. Additionally, as a modeling approach was suggested to enhance the reuse of well-defined metadata, it is now possible to select and choose the essential components from the relevant concept area in accordance with the requirements of the institution when generating clinical documents.
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