KR101611838B1 - 환자안전 관련 고위험군 예측 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서, EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하는 과정과, 상기 요청된 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하고, 상기 EMR 서비스 서버로부터 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하는 과정과, 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하는 과정과, 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 과정과 환자안전관련 유형별 고위험군 유무를 표시하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 전자의무기록 시스템과의 연동을 통해 데이터 마이닝 기법으로 환자안전 관련 위험을 예측하기 위한 환자안전 관련 고위험군 예측 방법 및 시스템에 관한 것이다.
낙상(Fall), 욕창(Pressure ulcer), 투약오류(Medication error), 다제내성균(Multidrug-resistant infection), 요로감염(Urinary tract infection)으로 인한 환자안전 문제의 심각성은 날로 증가하고 있다.
예를 들어, 상기 낙상 발생률에 대한 공개를 꺼리고 있어 정확한 수치는 알 수 없지만, 병원에 접수된 사건보고서에 따르면 낙상이 전체 사건보고서의 30%정도를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 해외의 경우 중환자실에서 발생하는 낙상은 입원 기간 동안 발생하는 의료과오 중 2번째를 차지하는 주요 사건의 16.6%으로 보고되고 있다.
낙상으로 인한 재원기간은 평균 12일이 늘어나며, 이는 4,233달러의 비용 증가를 초래한다는 연구결과보고가 있고 선행연구 결과에서도 낙상 환자에서 재원기간, 의료비용, 퇴원 후 재 입원률이 높은 결과를 보였다.
국내에서의 중환자실 욕창 발생률은 28.2%로 보고되었고, 미국의 경우, 입원환자의 욕창 발생률은 7~9%로 보고되었다. 욕창이 발생한 환자는 그렇지 않은 환자보다 사망률이 높은 것으로 나타났다. 미국에서는 욕창이 사망원인의 18.7%를 차지하는 것으로 추정된다는 보고도 있다. 욕창 치료 비용은 영국의 경우 국가 전체 의료비용의 4%를 차지하고 있고 스페인은 5.2%이며, 미국은 연간 63~107억 달러가 소요되는 것으로 추정되고 있다.
그 외에 미국에서 매년 100만 건의 투약오류가 발생하고 있으며, 이로 인해 매년 7,000명이 사망한다. 투약오류로 입원 1건당 4,700달러와 전체 의료비 중 20억 달러의 추가 비용이 발생되고 있다.
다제내성균은 병원감염 즉 국내 의료관련 감염의 대표적인 병원균이고, 호흡기계에 발생하는 다제내성균 감염은 전체 병원감염의 27.6%로써 요로감염에 이어 두 번째로 발생률이 높다. 다제내성균 관리 활동이 지속적으로 강화되었음에도 불구하고 특히 인공호흡기 사용 환자의 경우 발생률이 일반 환자보다 6~21배 높으며 이로 인한 사망률이 11~29.3%에 이르고 있다.
요로감염은 병원감염 중에서 가장 흔한 것으로 미국에서는 전체 병원감염의 40%를 차지하고, 국내에서도 병원감염 중에서 요로감염이 가장 많은 것으로 알려져있다. 요로감염이 발생되는 경우에도 입원기간이 연장되고 이로 인한 의료비용을 증가시키는 요인이 된다.
국내의 의료기관 평가인증기준에서는 환자의 안전사고 발생을 낮추기 위하여 감시시스템을 구축하고, 고위험군 사정도구(Risk assessment tools)를 사용하여 여러 위해사건 발생 위험을 주기적으로 사정하여 안전문제를 조기 발견할 수 있는 예방시스템 구축을 권고하고 있다.
그러므로 대부분의 국내외 병원에서 낙상과 욕창 고위험군 사정도구를 임상에 적용하고 있고 의료정보시스템을 국내 대부분의 병원에서 구축하였으나 여전히 낙상과 욕창 고위험군 사정도구는 종이챠트에서 컴퓨터 화면으로 그대로 옮겨놓은 형태가 대부분이다. 의료인들이 고위험 정도를 직접 평가하여 자료를 입력해야만 평가 점수가 산정되므로 종이차트보다 심한 업무 과중과 피로를 호소하고 있다.
더욱이 현재까지 투약오류, 다제내성균, 요로감염의 위험요인이나 예방을 위한 가이드라인은 많이 개발되었으나 고위험군 사정도구는 개발되지 않은 실정이다.
그러므로 환자 안전사고의 발생률과 중증도를 낮출 수 있도록 의료인의 업무를 지원해 줄 수 있는 고위험군 예측을 위한 자동화된 컴퓨터 시스템 개발이 필요하다.
따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서 의료인들이 추가적으로 데이터를 수집하거나 가공 또는 입력할 필요 없이 임상에서 기록되고 있는 전자의무기록 데이터만으로 환자안전 관련 고위험군을 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 기술을 제공하고자 한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 환자안전 관련 고위험군 예측모형 방법에 있어서, EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하는 과정과, 상기 요청된 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하고, 상기 EMR 서비스 서버로부터 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하는 과정과, 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하는 과정과, 선택된 상기 변수에 기초하여 환자안전 관련 발생 위험대상에서 고위험군과 저위험군을 구분하기 위해 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형이 가장 적합한 것으로 예측시스템을 구축하고자 한다.
본 발명의 다른 견지에 따르면, 환자안전 관련 고위험군 예측모형 시스템에 있어서, 제어부로부터 출력된 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하는 변수 선정부와, EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버와 연동되어 상기 EMR 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하고, 상기 변수 선정부로부터 선정된 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하는 제어부와, 상기 제어부로부터 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하는 변수 선택부와, 상기 제어부의 제어 하에 변수 선택부로부터 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 예측력 평가부를 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 견지에 따르면, 환자안전 관련 고위험군 예측모형 표시 방법에 있어서, 환자별 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스 모드가 실행되면, 각종 진료 서식 생성을 위한 정보 제공 입력 페이지를 표시하는 과정과, 상기 임상 데이터 서비스 모드로 전환되어 복수의 분할된 영역을 갖는 정보 제공 입력 페이지에서 상기 분할된 소정 영역에 환자안전 관련 유형별 고위험 유무를 표시하는 과정과, 상기 고위험 유무가 표시된 영역에 사용자 인터럽트가 발생 되는 경우 해당 환자안전 관련 유형에 관한 상세정보 페이지로 링크되어 상기 정보 제공 입력 페이지로부터 전환되거나 상기 정보 제공 입력 페이지 내에 상기 상세정보 페이지를 표시하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
본 발명은 환자안전(예컨대, 낙상, 욕창, 투약오류, 다제내성균, 요로감염 등) 관련 고위험군을 예측할 수 있어 환자안전 관련 위험 판단에 소요되는 인적/물적 자원을 절약하고, 사용자 간의 변이를 줄임으로써 위험 예측의 일관성 및 정확성을 높일 뿐만 아니라 위험 발생 예측을 보다 적극적으로 판단하여 환자의 안전 관련 발생 빈도를 최소화함으로써 의료 서비스의 질적 향상에 기여하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 관한 전체 흐름도.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 변수 선택에 대한 상세 흐름도.
도 3 내지 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 환자안전 관련 유형별 변수 선택 결과에 대한 테이블.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법이 적용된 ROC 곡선.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 환자안전 관련 유형별 예측값 산출 공식에 대한 테이블.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 훈련용 및 검증용 데이터에 관한 ROC 곡선.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 Calibration 곡선.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 시스템에 관한 구성도.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측을 수행하는 화면 표시 방법에 관한 전체 흐름도.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 화면 디스플레이 방법이 적용된 화면 예시도.
도 12는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법에 관한 흐름도.
도 13은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법이 적용된 화면 예시도.
도 14a, 15a, 16a, 17a 및 18a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 유형별 변수 설명에 대한 테이블.
도 14b, 15b, 16b, 17b 및 18b는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 유형별 위험군 분류 테이블.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 변수 선택에 대한 상세 흐름도.
도 3 내지 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 환자안전 관련 유형별 변수 선택 결과에 대한 테이블.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법이 적용된 ROC 곡선.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 환자안전 관련 유형별 예측값 산출 공식에 대한 테이블.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 훈련용 및 검증용 데이터에 관한 ROC 곡선.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 Calibration 곡선.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 시스템에 관한 구성도.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측을 수행하는 화면 표시 방법에 관한 전체 흐름도.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 화면 디스플레이 방법이 적용된 화면 예시도.
도 12는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법에 관한 흐름도.
도 13은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법이 적용된 화면 예시도.
도 14a, 15a, 16a, 17a 및 18a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 유형별 변수 설명에 대한 테이블.
도 14b, 15b, 16b, 17b 및 18b는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 유형별 위험군 분류 테이블.
이하 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들이 나타나고 있는데 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들이 본 발명의 범위 내에서 소정의 변형이나 혹은 변경이 이루어질 수 있음은 이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다.
본 발명은 전자의무기록 시스템과의 연동을 통해 환자안전 관련 위험을 예측하기 위한 것으로, 보다 상세하게는 데이터 마이닝(Data mining) 및 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression)을 통해 EMR 서비스 서버의 임상 데이터 기반 환자안전(예컨대, 낙상, 욕창, 투약오류, 다제내성균, 요로감염 등) 관련 발생 위험이 높은 고위험군 예측모델을 개발하고자 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하고, 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하여 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하고 이에 기초하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하여 각 예측모형 중 가장 적합한 최고의 예측모형을 선택하는 것으로 환자안전 관련 위험 판단에 소요되는 인적/물적 자원을 절약하고, 사용자 간의 변이를 줄임으로써 위험 예측의 일관성 및 정확성을 높일 뿐만 아니라 위험 발생 예측을 보다 적극적으로 판단하여 환자의 안전사고 발생 빈도를 최소화함으로써 의료 서비스의 질적 향상에 기여하는 기술을 제공하고자 한다.
이하, 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 방법은 도 1을 참조하여 자세히 살펴보기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 방법에 관한 전체 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 먼저 110 과정에서 EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버로부터 환자별 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청한다.
본 발명에서는 낙상(Fall), 욕창(Pressure ulcer), 투약오류(Medication error) 다제내성균(Multidrug-resistant infection), 요로감염(Urinary tract infection)에 대응하는 환자안전 관련 위험예측을 수행하기 위하여 환자의 임상 데이터를 활용할 수 있다.
이를 위하여, 상기 EMR 서비스 서버는 환자별 임상 데이터를 저장/통합 관리하는 수단을 의미할 수 있다.
112 과정에서는 상기 요청된 임상 데이터를 기반으로 환자안전(예컨대, 낙상, 욕창, 투약오류, 다제내성균, 요로감염 등) 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정한다.
이때, 상기 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수는, 데이터 마이닝(Data mining) 및 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)을 포함하는 방법을 통해 고위험군 예측모형이 수행된다.
상기 데이터 마이닝은 전문적 지식과 고급분석 기법을 이용하여 대용량 데이터(Large volume of data)내에 존재하는 숨겨진(Hidden) 관계(Association), 규칙(Rule), 패턴(Pattern) 등을 찾아내어 모형화(Modeling)함으로써 유용한 정보(Valuable information)를 추출하여 지식(Knowledge)을 형성하도록 도와주는 일련의 반복과정이다.
상기 로지스틱 회귀모형은 목표변수가 더미(Dummy) 값인 0과 1 두 개의 값을 가지는 이항형 반응에 대한 통계적 모형 중 하나이다. 로지스틱 회귀모형의 목적은 흔히 추정된 로짓모형을 이용하여 자료를 분류하기 위한 것이기 때문에 일반적인 판별분석과 비교하여 로지스틱 판별분석(Logistic discrimination)이라고도 불린다.
로지스틱 회귀분석의 장점 중 하나는 선형회귀분석의 회귀계수와 같이 설명변수에 미치는 영향력을 측정할 수 있다는 것이다. 선형회귀분석에서는 각 설명변수의 회귀계수 
가 영향력을 측정하는 도구임에 비해 로지스틱 회귀분석에서는 오즈비(Odds ratio)로 계량화할 수 있다. 즉, 다른 모든 설명변수가 일정한 상태에서 
가 1단위 증가하는데 따른 오즈비는 다음과 같이 계산된다.
여기서 오즈비가 1보다 작다(
가 음의 값)면 설명변수 
가 감소방향으로 영향을 미침을 의미하고 반대로 오즈비가 1보다 크다(
가 양의 값)면 증가방향으로 영향을 미침을 의미한다.
그리고 상기 변수 선정은 의학문헌 검색 시스템인 MEDLINE 데이터베이스에서 환자안전 관련 유형별 논문을 검색하여 1차적으로 타이틀(Title) 및 요약(Abstract) 리뷰 후 2차적으로 풀 텍스트(Full text) 리뷰하여 위험요인을 추출한 결과를 근거로 EMR 시스템에서 4600개 항목을 추출하였다.
이러한 과정을 통해 추출된 개념들을 이용하여 환자안전 관련 유형별 위험발생에 요인이 되는 변수와 각 변수의 범주(분류 수준, Value)를 규명할 수 있다.
이어, 상기 변수에 대응되는 임상 데이터를 확인하는 동작으로 114 과정에서는 상기 EMR 서비스 서버로부터 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출한다.
여기서, 상기 변수와 임상 데이터를 매칭하는 작업에 대한 접근은 구조화된 EMR 시스템의 임상 데이터 항목을 검토한다. 예를 들어, 간호사의 임상관찰 기록은 '중환자실 간호기록지'와 같은 구조화된 입력 화면과 '간호일지'와 같은 비구조화된 입력 화면을 통해 중복적으로 이루어지고 있으므로, 임상 데이터의 활용성이 유연하다고 판단되는 구조화된 EMR 시스템 화면의 데이터 항목을 우선적으로 고려한다.
또한, 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하는 과정이 필요하다.
이를 위하여, 대상 환자를 선정하고 각 대상 환자의 임상 데이터를 추출한다.상기 대상 환자는 활력 징후, 환자 상태 등 임상 관찰 내용을 참조하여 선정할 수 있으며, 환자안전 관련 유형별 위험발생 여부에 따라 발생군과 비발생군으로 분류할 수 있다.
계속해서, 116 과정에서는 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택한다.
이러한 116 과정의 동작을 거쳐 선택된 변수는 환자안전 관련 유형별로 도 3 내지 4에 도시된 테이블과 같이 정리할 수 있다.
도 3 및 도 4에 순차적으로 도시된 바와 같이, 환자안전 관련 유형 및 선택된 변수이다.
낙상(Fall)모형은 진료과명, 나이, 맥박 최대값, 중증환자등록여부, 활동, 병실등급, 혈청 나트륨 최소값, 병원재원기간, 일평균 검사수, 투약기간(신경계/순환기계)을 포함하고, 욕창(Pressure ulcer)모형은 혈청 알부민 최소값, 병원재원기간, 나이, 혈청 요소 질소 최대값, 투약기간(Psycharmacology), 활동, 진료과명, 중증환자등록여부, 지남력, 중환자실 입실 유무를 포함하고, 투약오류(Medication error)모형은 병원재원기간, 총 입원 횟수, 병동구분, 중증환자등록여부, 전동이력 유무, 진료과명, 총 수술 횟수를 포함하고, 다제내성균(Multidrug-resistant infection)모형은 희귀질환등록여부, 활동, 응급실 경유 유무, 중환자실 입실 유무, 항생제(Cephalosporins) 투약 유무, 기타 항생제 투약 유무, 병원재원기간, 나이, 총 삽관기간, 맥박 최대값을 포함하고, 요로감염(Urinary tract infection)모형은 병원재원기간, 유치 도뇨관의 삽관기간, 중환자실 입실 유무, 활동, 혈청 호중구 최대값, 혈청 나트륨 최소값, 혈청 알부민 최소값, 혈청 요소 질소 최대값을 포함한다.
또한, 상기 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하는 상세과정을 도 2를 참고하여 설명하면, EMR 시스템에서 추출된 데이터를 대상으로 잠재적 위험 요인 변수는, 210 과정에서 IV(Information Value) 산출을 통해 기설정된 기준에 대응하는 독립변수를 선정한다.
상기 IV는 각 독립변수가 가지는 설명력을 측정하는 지표 중 하나이다. 상기 IV가 0.1 이상인 변수만을 선택하였다.
212 과정에서는 선정된 독립변수에 대하여 단변량검정(T-test, Chi-square test)의 기설정된 유의수준 0.05에서 유의한 변수를 선택하고, 214 과정에서는 다중 로지스틱 회귀분석(Multiple logistic regression)에 의한 변수선정(Forward/Backward/Stepwise selection)에 있어서 적어도 한번 이상 선정된 변수를 선정한다.
216 과정에서는 문헌 고찰 혹은 임상 실무자의 임상적 판단을 통해 지지되는 변수를 선정한다.
다시 도 1의 설명으로 돌아가서, 118 과정에서는 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출한다.
더욱 상세하게는 본 발명에서는 최적의 예측모형을 구축하기 위해 다수의 예측모형을 구축하고, 그 중 최고의 예측모형을 선택해야 하므로 이를 위해 2가지 방법으로 평가가 수행되었다.
우선, 과적합의 문제를 해결하기 위해 데이터를 훈련용 데이터와 검증용으로 구분하고, 다수의 예측모형 중 일정한 기준을 세우고 그 기준을 가장 잘 충족하는 예측모형을 선택하였다.
이때, 본 발명에서 낙상모형에 사용한 데이터는 총 4340건으로 이 중 70%(3038건)를 훈련용 데이터로 사용하였으며 30%(1302건)를 검증용 데이터로 사용하였고, 욕창모형에 사용한 데이터는 총 6525건으로 이 중 70%(4568건)를 훈련용 데이터로 사용하였으며 30%(1957건)를 검증용 데이터로 사용하였고, 투약오류모형에 사용한 데이터는 총 5910건으로 이 중 70%(4137건)를 훈련용 데이터로 사용하였으며 30%(1773건)를 검증용 데이터로 사용하였고, 다제내성균모형에 사용한 데이터는 총 5000건으로 이 중 70%(3500건)를 훈련용 데이터로 사용하였으며 30%(1500건)를 검증용 데이터로 사용하였고, 요로감염모형에 사용한 데이터는 총 2150건으로 이 중 70%(1505건)를 훈련용 데이터로 사용하였으며 30%(645건)를 검증용 데이터로 사용하였다.
분할 방법은 각 모형마다 랜덤 할당하여 사용하였다.
이후, 120 과정에서는 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가한다.
상기 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 과정은, 예측모형의 적합성을 검증하기 위해 부트스트래핑(Bootstrapping)을 통해 산출된 슈렁큰 회귀 계수(Shrunken regression coefficients)를 적용하여, 환자안전 관련 발생 위험 대상에서 고위험군과 저위험군을 구분하기 위해 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 AUC 분석을 통해 판별(Discrimination)능력을 평가하는 단계와, 예측 값과 실제 관측 값이 일치하는 정도(Calibration)를 평가하는 제2 단계를 통해 수행된다.
더욱 상세하게는, 상기 판별능력은 예측모델이 예를 들면, 낙상환자를 비낙상 환자로부터 얼마나 잘 분리해 내는가를 평가하는 것이고 Calibration 능력은 예측치(Predictive probability)가 실제 결과(Real outcome)에 얼마나 근접했는가를 평가하는 방법이다.
상기 판별 능력은 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 AUC 분석을 통해서 측정하고 임계점(Best cut-off point)을 (1-민감도)2과 (1-특이도)2의 합이 최소화되고 ROC 곡선에서 (0, 1)에 가장 가까운 지점, 혹은 Youden index가 최대인 지점에서 정확도(Accuracy), 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), 양성예측치(PPV: Positive Predictive Value), 음성예측치(NPV: Negative Predictive Value)를 구하여 타당도를 평가한다.
민감도= a/(a+b)
특이도= d/(c+d)
Youden index= 민감도+특이도-1
PPV= a/(a+c)
NPV= d/(b+d)
ACU= (a+d)/(a+b+c+d)
상기 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선은 도 5에서와 같이 각 분류점마다 횡축(X축)에 1-특이도, 종축(Y축)에 민감도를 표시하고 이 점들을 모두 이어 표시한 그래프를 말한다. ROC 곡선은 45도 기울기로부터 멀리 떨어질수록 예측력이 우수하다고 할 수 있다. 서로 다른 모형을 비교하기 위해서는 ROC 곡선의 면적을 구하고 이를 비교함으로써 얼마나 45도 기울기 선에서 떨어져 있는지를 알 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 방법에 대하여 도 6 내지 도 8을 참고하여 환자안전 관련 유형별 실시 예에 따른 예측모형 선택 결과를 예시한다.
우선, 도 6은 (a)~(e)에 순서대로(예컨대, 낙상, 욕창, 투약오류, 다제내성균, 투약오류 등) 도시된 바와 같이, 환자안전 관련 유형별 예측값 산출 공식을 보인 것이다.
이와 같은 예측값 산출 공식을 기반으로 하기의 환자안전 관련 유형별 고위험군 예측모형의 AUC 결과는 하기와 같다.
낙상 고위험군 예측모형의
AUC
결과
이와 같이, 검증결과, 훈련용 데이터와 검증용 데이터 AUC가 모두 0.84로 국내외연구에서 보고된 낙상 사정도구의 최대 예측력(AUC)인 0.80보다 우수한 것으로 나타났다.
욕창 고위험군 예측모형의
AUC
결과
이와 같이, 검증결과, 훈련용 데이터와 검증용 데이터는 AUC가 모두 0.96으로 국내외 연구에서 보고된 욕창 사정도구의 최대 예측력(AUC)인 0.90보다 우수한 것으로 나타났다.
투약오류 고위험군 예측모형의
AUC
결과
이와 같이, 검증결과, 훈련용 데이터와 검증용 데이터의 AUC(예측력)는 각각 0.85, 0.84로 예측력이 우수한 것으로 나타났다.
다제내성균
고위험군 예측모형의
AUC
결과
이와 같이, 검증결과, 훈련용 데이터와 검증용 데이터의 AUC(예측력)는 각각 0.89, 0.90로 예측력이 우수한 것으로 나타났다.
요로감염 고위험군 예측모형의
AUC
결과
이와 같이, 검증결과, 훈련용 데이터와 검증용 데이터의 AUC(예측력)는 각각 0.97, 0.95로 예측력이 우수한 것으로 나타났다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 훈련용(상단) 및 검증용(하단) 데이터에 관한 ROC 곡선이고, 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서 Calibration 곡선이다.
이상에서는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 방법에 관해 살펴보았다.
이하, 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 시스템에 대해 도 9를 참조하여 자세히 살펴보기로 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 시스템에 관한 구성도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명이 적용된 시스템(900)은 변수 선정부(910), 예측력 평가부(912), 제어부(914), 변수 선택부(916), 예측모형 생성부(917) 및 EMR 서비스 서버(918)을 포함한다.
상기 변수 선정부(910)은 제어부(914)로부터 출력된 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정한다.
여기서, 상기 변수 선정부(910)는, 데이터 마이닝(Data mining) 및 로지스틱회귀분석(Logistic regression)을 포함하는 방법을 통해 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하여 고위험군 예측모형을 수행하는 것으로, 상기 로지스틱회귀분석은 하기와 같은 오즈비(Odds ratio)로 계량화된다.
상기 제어부(914)는 EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버와 연동되어 상기 EMR 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하고, 상기 변수 선정부로부터 선정된 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출한다.
상기 변수 선택부(916)는 제어부(914)로부터 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택한다.
이때, 상기 변수 선택부(916)는, 상기 환자안전 관련 유형별 변수 선택 시, IV(Information Value) 산출을 통해 기설정된 기준에 대응하는 독립변수를 선정하고, 선정된 독립변수에 대하여 단변량검정의 기설정된 유의수준에서 유의한 변수를 선택하고, 다중 로지스틱 회귀분석(Multiple logistic regression)에 의한 변수선정에 있어서 적어도 한번 이상 선정된 변수를 선정하고, 문헌 고찰 혹은 임상 실무자의 임상적 판단을 통해 지지되는 변수를 선정하여 수행된다.
상기 예측력 평가부(912)는 제어부(914)의 제어 하에 변수 선택부(916)로부터 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가한다.
이때, 상기 예측력 평가부(912)는, 예측모형의 적합성을 검증하기 위해 부트스트래핑(Bootstrapping)을 통해 산출된 슈렁큰 회귀 계수(Shrunken regression coefficients)를 적용하여, 환자안전 관련 발생 위험 대상에서 고위험군과 저위험군을 구분하기 위해 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 AUC 분석을 통해 판별(Discrimination)능력을 평가하는 단계와 예측 값과 실제 관측 값이 일치하는 정도(Calibration)를 평가하는 상기 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가한다.
상기 예측모형 생성부(917)는 예측력 평가부(912)로부터 출력된 각 모형별 예측력 평가를 기반으로 각 모형별 최적의 예측모형을 생성한다.
이하, 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 화면 디스플레이 방법에 관해 도 10을 참조하여 자세히 살펴보기로 한다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 표시 방법에 관한 전체 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 먼저 10 과정에서 환자별 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스 모드를 실행하여 12 과정에서 각종 진료 서식 생성을 위한 정보 제공 입력 페이지를 표시한다.
14 과정에서는 임상 데이터 서비스 모드로 전환되어 복수의 분할된 영역을 갖는 정보 제공 입력 페이지에서 상기 분할된 소정 영역에 환자안전 관련 유형별 고위험 유무를 표시하고, 18 과정으로 이동하여 해당 환자안전 관련 유형에 관한 상세정보 페이지로 링크되어 상기 정보 제공 입력 페이지로부터 전환되거나 상기 정보 제공 입력 페이지 내에 상기 상세정보 페이지를 표시한다.
예를 들어, 도 11을 참조하면, 도 11은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 화면 디스플레이 방법이 적용된 화면 예시도로서, 도 11에 도시된 바와 같이, 정보 제공 입력 페이지(20)에서 위험군 표시 아이콘(21)의 색이 기설정된 색으로 표시되는 경우 이를 클릭하면 환자안전 관련 유형별 고위험 유무를 확인 가능한 페이지를 표시한다.
이상에서는, 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 방법 및 시스템에 관해 살펴보았다.
이하, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법에 대해 도 12를 참조하여 살펴보기로 한다.
도 12는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법에 관한 흐름도이다.
도 12를 참조하면, 122 과정에서는 의료 서비스 제공을 위한 환자별 진료정보 서식을 EMR 화면에 표시한다.
여기서, 상기 진료정보 서식은 도 13에 도시된 바와 같이 정보 제공 입력 페이지를 통해 기입력된 환자별 진료정보를 의미하는 것으로, 본 발명에서는 호출된 환자의 다수의 진료정보 항목들이 항목별로 표시됨과 동시에 위험군(130) 선택 버튼을 상기 EMR 화면 기반 진료정보 서식 소정 영역에 배치하여 상기 위험군(130) 버튼 클릭 시 도시된 바와 같이 환자 안전관련 타입 즉, 낙상(132), 욕창(134), 투약 오류(136), 다제내성균(138), 요로감염(140)이 기설정된 영역에 각각 마킹되어 표시된다.
이때, 선택된 환자 안전관련 타입에 따라 호출된 환자의 위험군 레벨 상태가 가이드된다.
상기 위험군 레벨 상태는 고위험군, 중위험군 및 저위험군으로 각각 분류되며, 환자 안전관련 타입의 속성에 따라 그 분류 기준은 각각 상이하다.
계속해서, 124 과정에서는 환자별 환자안전 관련 위험군 예측 판단을 지원하기 위한 위험군 알람 서비스 모드가 실행되면, 126 과정에서는 상기 환자안전 관련 타입별 서브 모드를 표시한다.
즉, 상기 환자별 환자안전 관련 위험군 예측 판단을 지원하기 위한 위험군 알람 서비스 모드 상태에서는 도 13에 도시된 EMR 화면 기반 진료정보 서식 화면에서 위험군(130) 버튼을 통해 하위 메뉴 즉, 각 환자 안전관련 타입(낙상, 욕창, 투약 오류, 다제내성균, 요로감염)별 대기 상태로 디스플레이된 상태이고, 상기 환자안전 관련 타입별 서브 모드는 각 환자 안전관련 타입 중 선택된 어느 하나의 환자 안전관련 타입에 따른 해당 환자의 위험군 레벨 상태를 가이드하는 모드를 의미한다.
다시 도 12의 설명으로 돌아가서, 128 과정에서는 상기 표시된 환자 안전관련 타입별 서브 모드 중 사용자로부터 선택된 서브 모드에 해당하는 위험군 레벨을 EMR 서비스 서버를 통해 호출된 환자의 기저장된 환자 안전관련 기설정된 항목별 이력을 통해 가이드한다.
즉, 네트워크를 통해 연결된 상기 EMR 서비스 서버로부터 호출된 환자의 유형별 환자 안전관련 이력을 제공받아 위험군 레벨별 기설정된 항목별 비교분석을 통해 고위험군 혹은 중위험군 혹은 저위험군에 관한 상태 결과를 알람과 같은 형태로 가이드하는 것으로, 각 유형별 환자 안전관련 위험군 분류 기준은 도 14b, 15b, 16b, 17b, 18b에 각각 기재된 바와 같다.
이때, 각 표에서 위험군 레벨별 기재된 예측값은 상술한 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 동작에서 출력되는 예측값을 의미한다.
따라서, 각 유형별 환자 안전관련 위험군 분류 기준을 통해 EMR 서비스 서버에서 저장하고 있는 환자별 이력 상태를 기준으로 각 환자의 환자 안전관련별 위험군 레벨 상태를 가이드한다.
한편, 도 14a, 15a, 16a, 17a, 18a에 도시된 표는 상술한 본 발명의 일 실시 예에 따른 환자 안전관련 고위험군 예측 방법에 있어서, 환자 안전관련 유형별 변수 선택 결과에 대한 테이블에서 변수들에 대한 설명이 추가된 테이블이다.
상기와 같이 본 발명에 따른 환자안전 관련 고위험군 예측모형 방법 및 시스템에 관한 동작이 이루어질 수 있으며, 한편 상기한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나 여러 가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 청구범위와 청구범위의 균등한 것에 의하여 정하여져야 할 것이다.
910: 변수 선정부 912: 예측력 평가부
914: 제어부 916: 변수 선택부
917: 예측모형 생성부 918: EMR 서비스 서버
914: 제어부 916: 변수 선택부
917: 예측모형 생성부 918: EMR 서비스 서버
Claims (16)
- 환자안전 관련 고위험군 예측 방법에 있어서,
제어부는 EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하는 과정과,
변수 선정부는 상기 요청된 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하고, 상기 제어부는 상기 EMR 서비스 서버로부터 상기 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하는 과정과,
변수 선택부는 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하는 과정과,
예측력 평가부는 선택된 상기 변수에 기초하여 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 과정을 포함하며,
상기 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 과정은,
예측력 평가부는 예측모형의 적합성을 검증하기 위해 부트스트래핑(Bootstrapping)을 통해 산출된 슈렁큰 회귀 계수(Shrunken regression coefficients)를 적용하여,
환자안전 관련 발생 위험 대상에서 고위험군과 저위험군을 구분하기 위해 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 AUC 분석을 통해 판별(Discrimination) 능력을 평가하는 단계와,
예측 값과 실제 관측 값이 일치하는 정도(Calibration)를 평가하는 제2 단계를 통해 수행됨을 특징으로 하는 환자안전 관련 고위험군 예측 방법. - 제1항에 있어서,
상기 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수는, 데이터 마이닝(Data mining) 및 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)을 포함하는 방법을 통해 선정하는 환자안전 관련 고위험군 예측 방법. - 제2항에 있어서,
상기 로지스틱회귀 분석은 하기와 같은 오즈비(Odds ratio)로 계량화됨을 특징으로 하는 환자안전 관련 고위험군 예측 방법.
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
환자안전 관련 유형 및 선택된 변수는,
낙상(Fall)모형은 진료과명, 나이, 맥박 최대값, 중증환자등록여부, 활동, 병실등급, 혈청 나트륨 최소값, 병원재원기간, 일평균 검사수, 투약기간(신경계/순환기계)을 포함하고,
욕창(Pressure ulcer)모형은 혈청 알부민 최소값, 병원재원기간, 나이, 혈청 요소 질소 최대값, 투약기간(Psycharmacology), 활동, 진료과명, 중증환자등록여부, 지남력, 중환자실 입실 유무를 포함하고,
투약오류(Medication error)모형은 병원재원기간, 총 입원 횟수, 병동구분, 중증환자등록여부, 전동이력 유무, 진료과명, 총 수술 횟수를 포함하고,
다제내성균(Multidrug-resistant infection)모형은 희귀질환등록여부, 활동, 응급실 경유 유무, 중환자실 입실 유무, 항생제(Cephalosporins) 투약 유무, 기타 항생제 투약 유무, 병원재원기간, 나이, 총 삽관기간, 맥박 최대값을 포함하고,
요로감염(Urinary tract infection)모형은 병원재원기간, 유치 도뇨관의 삽관 기간 , 중환자실 입실 유무, 활동, 혈청 호중구 최대값, 혈청 나트륨 최소값, 혈청 알부민 최소값, 혈청 요소 질소 최대값을 포함함을 특징으로 하는 환자안전 관련 고위험군 예측 방법. - 환자안전 관련 고위험군 예측 시스템에 있어서,
하기 제어부로부터 출력된 임상 데이터를 기반으로 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하는 변수 선정부와,
EMR(Electronic Medical Record) 서비스 서버와 연동되어 상기 EMR 서비스 서버로부터 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스를 요청하고, 상기 변수 선정부로부터 선정된 변수와 매칭되는 임상 데이터를 추출하는 제어부와,
상기 제어부로부터 추출된 상기 임상 데이터 기반 각 변수의 범주별 환자안전 관련 유형별 변수를 선택하는 변수 선택부와,
상기 제어부의 제어 하에 변수 선택부로부터 선택된 상기 변수에 기초하여 예측모형 형식에 따라 훈련(Training) 및 검증(Validation) 데이터를 도출하고, 상기 도출된 데이터에 대하여 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가하는 예측력 평가부를 포함하며,
상기 예측력 평가부는,
예측모형의 적합성을 검증하기 위해 부트스트래핑(Bootstrapping)을 통해 산출된 슈렁큰 회귀 계수(Shrunken regression coefficients)를 적용하여,
환자안전 관련 발생 위험 대상에서 고위험군과 저위험군을 구분하기 위해 ROC(Receiver Operating Characteristic)곡선과 AUC 분석을 통해 판별(Discrimination)능력을 평가하고,
예측 값과 실제 관측 값이 일치하는 정도(Calibration)를 평가하여 상기 기설정된 평가 기준을 이용하여 예측모형에 대한 예측력을 평가함을 특징으로 하는 환자안전 관련 고위험군 예측 시스템. - 제7항에 있어서, 상기 변수 선정부는,
데이터 마이닝(Data mining) 및 로지스틱회귀 분석(Logistic regression)을 포함하는 방법을 통해 환자안전 관련 유형별 발생 요인이 되는 변수를 선정하여 고위험군 예측모형을 수행함을 특징으로 하는 환자안전 관련 고위험군 예측 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 로지스틱회귀 분석은 하기와 같은 오즈비(Odds ratio)로 계량화됨을 특징으로 하는 환자안전 관련 고위험군 예측 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 환자안전 관련 고위험군 예측 표시 방법에 있어서,
환자별 임상적 판단을 지원하기 위한 임상 데이터 서비스 모드가 실행되면, 각종 진료 서식 생성을 위한 정보 제공 입력 페이지를 표시하는 과정과,
상기 임상 데이터 서비스 모드로 전환되어 복수의 분할된 영역을 갖는 정보 제공 입력 페이지에서 상기 분할된 소정 영역에 환자안전 관련 유형별 고위험 유무를 표시하는 과정과,
상기 고위험 유무가 표시된 영역에 사용자 인터럽트가 발생되는 경우 해당 환자안전 관련 유형에 관한 상세정보 페이지로 링크되어 상기 정보 제공 입력 페이지로부터 전환되거나 상기 정보 제공 입력 페이지 내에 상기 상세정보 페이지를 표시하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 환자안전 관련 고위험군 예측 표시 방법. - 삭제
- 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법에 있어서,
의료 서비스 제공을 위한 환자별 진료 정보 서식을 EMR 화면에 표시하는 과정과,
환자별 환자안전 관련 위험군 예측 판단을 지원하기 위한 위험군 알람 서비스 모드가 실행되면, 상기 환자안전 관련 타입별 서브 모드를 표시하는 과정과,
상기 표시된 환자안전 관련 타입별 서브 모드 중 사용자로부터 선택된 서브 모드에 해당하는 위험군 레벨을 EMR 서비스 서버를 통해 호출된 환자의 기저장된 환자안전 관련 기설정된 항목별 이력을 통해 가이드하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법. - 제14항에 있어서, 상기 환자안전 관련 타입별 서브 모드는,
낙상(Fall), 욕창(Pressure ulcer), 투약오류(Medication error), 다제내성균(Multidrug-resistant infection), 요로감염(Urinary tract infection)에 대한 기설정된 개별 위험군 항목의 발생 여부 기준 위험군 분류 결과를 가이드함을 특징으로 하는 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법. - 제14항에 있어서, 상기 위험군 레벨은,
고위험군, 중위험군, 저위험군으로 분류되고,
상기 고위험군은,
상기 EMR 서비스 서버를 통해 예측되는 환자안전 관련 타입별 위험군 예측값과는 별도로 기정의된 환자의 수진 이력 발생 항목을 포함함을 특징으로 하는 환자안전 관련 위험군 예측 서비스 제공 방법.
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