KR101612635B1 - 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법 - Google Patents

외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법 Download PDF

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이승룡
무하마드 아프자이
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경희대학교 산학협력단
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Abstract

본 발명은 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성하는 쿼리 생성부, 외부 리소스로부터 상기 생성된 입력 쿼리 정보에 대응되는 외부 정보를 검색하는 검색부, 유사도 평가 및 유효도 평가 중 적어도 하나를 고려하여 상기 외부 정보를 평가하는 평가부, 및 상기 평가된 외부 정보를 상기 소스 정보에 참조되는 증거 정보로 응용하는 응용부를 포함하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법을 개시한다.

Description

외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법{CLINICAL DECISION SUPPORT SYSTEM AND METHOD FOR EVIDENCE ADAPTION USING EXTERNAL RESOURCES}
본 발명은 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 전자기록 정보 및 규칙 정보에 참조되는 쿼리 정보를 기반으로 외부 리소스에 대한 외부 정보를 검색하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법에 관한 것이다.
임상의사결정지원 시스템(CDSS, clinical decision support system)은 환자 진료에서 의사가 진단이나 치료 방침을 결정 및 판단할 이에 필요한 기반 지식을 제공하고, 올바르게 추론할 수 있도록 도와주는 기능을 제공하는 의사결정을 지원하는 시스템이다.
또한, 임상의사결정지원 시스템은 의사가 환자를 진찰함에 있어서, 담당의사의 주관적인 판단 이외에 의학적으로 기정되어 있는 가이드라인을 컴퓨터로 구현하여 환자의 상태에 대응하는 임상 지식의 결과를 의사에게 알려줌으로써 오진을 막고, 환자에게 보다 객관적인 진료 행위가 이루어질 수 있도록 진료 환경을 제공할 수 있다.
또한, 임상의사결정지원 시스템은 의사에게 임상 지식을 제공하기 위해 임상 지식을 논리적으로 분석하여 규칙 정보(또는 임상 규칙 정보)로 생성할 수 있고, 규칙 정보를 지식 베이스(KB, knowledge base)에 보관하여 의사결정을 하는데 사용될 수 있다.
또한, 임상의사결정지원 시스템은 의사, 임상 지식을 제공하는 도메인 전문가 및 시스템 관리자 중 적어도 하나에게 규칙 정보를 생성, 개정, 갱신, 삭제 또는 검색하기 위해 논리적 엔진 도구를 이용하여 임상 지식을 쿼리(query) 기반의 규칙 정보로 변환할 수 있다.
또한, 임상의사결정지원 시스템에서 사용되는 임상 지식은 환자의 증상, 치료 방법 및 발병의 원인 등을 포함하는 의사의 경험적 지식 정보 및 도메인 전문가의 견해 정보를 포함할 수 있다.
그러나, 최근의 임상의사결정지원 시스템은 임상 지식이 불충분한 상태이고, 이에 따라 의사결정의 신뢰성이 낮아지고 있는 추세이다.
예를 들어, 최근에는 질병의 새로운 바이러스가 출현하면서 다양한 질병들이 존재하였고, 이에 관련된 치료 방법은 미비한 상태이다.
또한, 새로운 치료 방법이 존재하는 경우, 새로운 치료 방법을 임상의사결정지원 시스템에 실시간으로 편입하기가 어렵고, 새로운 치료 방법을 확인 및 검증하는데 어려운 문제점이 존재한다.
또한, 환경이 급격히 변화하면서 기존의 치료 방법이 변경되는 경우, 임상의사결정지원 시스템은 기존의 치료 방법이 포함된 규칙 정보를 다시 확인 및 검증하는데 어려운 문제점이 존재한다.
대한민국 등록특허 제101261177호(2013.04.29). "임상 의사결정 지원 시스템 및 방법" 대한민국 공개특허 제1020140135133호(2014.11.25). "임상의사결정 지원시스템 및 그 방법"
본 발명은 외부 리소스 기반의 외부 정보를 이용하여 실시간으로 지식 베이스에 포함된 규칙 정보 및 전자기록 정보에 포함된 환자 정보 중 적어도 하나를 포함하는 소스 정보를 형성하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명은 소스 정보로부터 표준 용어를 생성하고, 생성된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성하며, 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 검색의 속도 및 정확성을 향상시키는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명은 유사도 평가 및 유효도 평가를 이용하여 소스 정보에 대응하는 외부 증거를 평가함으로써, 소스 정보에 대한 검증의 질을 향상시키는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템 및 방법을 제공한다.
외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템은 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성하는 쿼리 생성부, 외부 리소스로부터 상기 생성된 입력 쿼리 정보에 대응되는 외부 정보를 검색하는 검색부, 유사도 평가 및 유효도 평가 중 적어도 하나를 고려하여 상기 외부 정보를 평가하는 평가부, 및 상기 평가된 외부 정보를 상기 소스 정보에 참조되는 증거 정보로 응용하는 응용부를 포함한다.
상기 쿼리 생성부는 신규 규칙 정보의 생성 동작, 기존 규칙 정보의 수정 동작 및 임상 결정 정보의 요청 동작 중 적어도 하나를 위한 상기 소스 정보에 기반하여 상기 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 쿼리 생성부는 상기 소스 정보로부터 표준 용어를 추출하는 제1 생성부, 상기 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성하는 제2 생성부 및 상기 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 상기 입력 쿼리 정보를 생성하는 제3 생성부를 포함할 수 있다.
상기 제2 생성부는 전자기록 정보 및 규칙 정보 중 적어도 하나로부터 상기 추출된 표준 용어에 참조되는 상기 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템은 상기 전자기록 정보를 저장하는 전자기록 데이터베이스 및 임상 결정의 만족에 영향을 주는 상기 규칙 정보를 저장하는 지식 베이스를 더 포함할 수 있다.
상기 평가부는 상기 외부 정보로부터 상기 소스 정보에 대한 매칭 빈도를 추출하고, 상기 추출된 매칭 빈도에 기반하여 상기 외부 정보에 대한 유사도 평가를 수행할 수 있고, 도메인 전문가의 선택 입력에 기반하여 상기 외부 정보에 대한 유효도 평가를 수행할 수 있다.
상기 응용부는 상기 평가된 외부 정보를 선별하여 상기 증거 정보로 추출하는 추출부 및 상기 추출된 증거 정보를 데이터마이닝(data mining)하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작하는 제작부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템은 상기 증거 정보, 상기 가설 정보 및 상기 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 저장하는 증거 베이스를 더 포함할 수 있다.
외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법은 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성하는 단계, 외부 리소스로부터 상기 생성된 입력 쿼리 정보에 대응되는 외부 정보를 검색하는 단계, 유사도 평가 및 유효도 평가 중 적어도 하나를 고려하여 상기 외부 정보를 평가하는 단계 및 상기 평가된 외부 정보를 상기 소스 정보에 참조되는 증거 정보로 응용하는 단계를 포함한다.
상기 입력 쿼리 정보를 생성하는 단계는 신규 규칙 정보의 생성 동작, 기존 규칙 정보의 수정 동작 및 임상 결정 정보의 요청 동작 중 적어도 하나를 위한 상기 소스 정보에 기반하여 상기 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 입력 쿼리 정보를 생성하는 단계는 상기 소스 정보로부터 표준 용어를 추출하는 단계, 상기 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성하는 단계 및 상기 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 상기 입력 쿼리 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 증거 정보로 응용하는 단계는 상기 평가된 외부 정보를 선별하여 상기 증거 정보로 추출하는 단계 및 상기 추출된 증거 정보를 데이터마이닝(data mining)하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 임상의사결정지원 시스템은 외부 리소스 기반의 외부 정보를 이용하여 지식 베이스에 포함된 규칙 정보 및 전자기록 정보에 포함된 환자 정보 중 적어도 하나를 포함하는 소스 정보를 형성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 임상의사결정지원 시스템은 소스 정보로부터 표준 용어를 생성하고, 생성된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성하며, 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 검색의 속도 및 정확성을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 임상의사결정지원 시스템은 유사도 평가 및 유효도 평가를 이용하여 소스 정보에 대응하는 외부 증거를 평가함으로써, 소스 정보에 대한 검증의 질을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템에서 쿼리 생성부를 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 제1 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템에서 응용부를 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템을 도시한 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법에서 입력 쿼리 정보를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법에서 증거 정보로 응용하는 방법을 도시한 흐름도이다.
이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.
한편, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템을 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 임상의사결정지원 시스템(100)은 쿼리 생성부(110), 검색부(120), 평가부(130) 및 응용부(140)를 포함한다.
쿼리 생성부(110)는 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성한다. 소스 정보는 신규 규칙 정보, 기존 규칙 정보, 수정된 기존 규칙 정보 및 임상 결정 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 쿼리 생성부(110)는 신규 규칙 정보의 생성 동작, 기존 규칙 정보의 수정 동작 및 임상 결정 정보의 요청 동작 중 적어도 하나를 위한 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
신규 규칙 정보는 환자의 증상, 치료 방법 및 발병의 원인 등을 포함하는 의사의 경험적 지식 정보와 도메인 전문가의 견해 정보를 참조하여 생성된 새로운 치료 방법에 대한 정보일 수 있다.
기존 규칙 정보는 의사의 경험적 지식 정보와 도메인 전문가의 견해 정보를 참조하여 생성된 기존 치료 방법에 대한 정보일 수 있고, 수정된 기존 규칙 정보는 기존 치료 방법에 대한 개선책을 포함하는 정보일 수 있다.
쿼리 생성부(110)는 소스 정보를 입력 쿼리 정보로 생성하기 위하여 세분화된 구성이 포함될 수 있다. 이하, 도 2를 참조하여 쿼리 생성부(110)의 세분화된 구성을 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템에서 쿼리 생성부를 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 쿼리 생성부(110)는 제1 생성부(111), 제2 생성부(112) 및 제3 생성부(113)를 포함할 수 있다.
제1 생성부(111)는 소스 정보로부터 표준 용어를 추출할 수 있다. 보다 상세하게는 제1 생성부(111)는 비정형화된 소스 정보로부터 임상 의학에서 표준으로 사용되는 표준 용어를 추출할 수 있다.
또한, 제1 생성부(111)는 비정형화된 소스 정보에 대응하는 전자기록 정보 및 규칙 정보 중 적어도 하나로부터 임상 의학에서 표준으로 사용되는 표준 용어를 추출할 수 있다.
전자기록 정보는 전자의료기록(EMR, electronic medical record) 및 전자건강기록(EHR, electronic health record)을 포함할 수 있다. 보다 상세하기는, 전자의료기록은 의료기관에서 환자의 의료 진료를 기록한 전산적으로 처리된 정보일 수 있고, 전자건강기록은 각각의 의료기관에서 환자의 의료 진료를 기록하여 네트워크로 통합된/공유된 정보일 수 있다.
규칙 정보는 의사의 경험적 지식 정보와 도메인 전문가의 견해 정보를 참조하여 생성된 임상 지식일 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 제1 생성부(111)는 소스 정보에 대응하는 규칙 정보로부터 표준 용어를 추출하되, 소스 정보에 대응하는 규칙 정보가 존재하지 않는 경우, 소스 정보에 대응하는 전자기록 정보로부터 표준 용어를 추출할 수 있다.
제2 생성부(112)는 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성할 수 있다. 보다 상세하게는, 제2 생성부(112)는 전자기록 정보 및 규칙 정보 중 적어도 하나로부터 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리(query) 정보를 생성할 수 있다.
쿼리 정보에 대한 포맷은 검색(또는 질의) 및 검색된 결과를 조회하기 위한 구조적으로 체계화된 프로그래밍 언어일 수 있고, MLM(medical logic module) 기반의 아덴 구문(arden syntax)일 수 있다.
제3 생성부(113)는 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다. 보다 상세하게는, 제3 생성부(113)는 전자사전을 이용하여 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다. 전자사전은 쿼리 정보에 쓰이는 단어의 동의어를 선정된 순서로 배열할 수 있다.
이 때, 입력 쿼리 정보는 SNOMED-CT(systematized nomenclature of medicine- clinical terms)의 포맷으로 구성할 수 있다.
SNOMED-CT는 미국 병리학회(College of American Pathologists)와 영국의 National Health Service의 공동작업으로 기존의 SNOMED RT와 Clinical Term Version 3(Read codes)를 결합하여 만든 표준 의학 용어 체계이다.
또한, SNOMED-CT는 의학 개념을 기초로 한 용어 체계로서 의학용어가 갖추어야 할 조건들을 충족시키고 있고, 14개의 상위 구조(Top hierarchy)를 가지며, 하나의 상위구조는 다양한 구조(granularity)를 포함하고 있다.
다시 도 1을 참조하면, 임상의사결정지원 시스템(100)은 전자기록 정보를 저장하는 전자기록 데이터베이스(150), 규칙 정보를 저장하는 지식 베이스(160) 및 전자사전을 저장하는 전자사전 데이터베이스(미도시)를 더 포함할 수 있다.
또한, 임상의사결정지원 시스템(100)은 전자기록 정보, 규칙 정보 및 전자사전을 저장하는 통합 데이터베이스(미도시)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 쿼리 생성부(110)는 외부 시스템과 연동되는 전자기록 데이터베이스(150) 및 지식 베이스(160) 중 적어도 하나에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
외부 시스템은 선정된 의료기관의 시스템, 복수의 의료기관의 의사결정을 지원하는 공공기관의 시스템 및 복수의 의료기관의 의사결정을 지원하는 기업의 시스템 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
검색부(120)는 외부 리소스(200)로부터 생성된 입력 쿼리 정보에 대응되는 외부 정보를 검색한다.
외부 리소스(200)는 임상 지식과 관련성이 있고, 온라인 상에 존재하는 학술 데이터베이스들, 학술 사이트들 및 검색 엔진용 데이터베이스들 등 온라인 리소스를 포함할 수 있다.
예를 들어, 외부 리소스(200)는 PubMed 및 메드라인(MEDLINE, medical literature analysis and retrieval system online)를 포함할 수 있다.
메드라인 기반의 검색 서비스인 PubMed는 의학, 생명과학, 수의학 및 생물의학 중 적어도 하나에 관련이 있는 임상 지식을 포함하는 데이터베이스이다.
본 발명의 일측에 따르면, 검색부(120)는 외부 리소스(200)에서 소스 정보에 대응하는 임상 분야의 온라인 리소스를 선택할 수 있고, 입력 쿼리 정보를 URL(uniform resource locator)로 변환할 수 있으며, 선택된 온라인 리소스와 연동되는 인터페이스를 통하여 변환된 URL에 대응되는 외부 정보를 검색할 수 있다.
또한, 검색부(120)는 복수개의 온라인 리소스를 선택할 수 있고, 선택된 복수의 온라인 리소스와 통합으로 연동되는 인터페이스를 제공할 수 있으며, 스케줄 정책에 기반하여 변환된 URL에 대응되는 외부 정보를 순차적으로 검색할 수 있다.
평가부(130)는 유사도 평가 및 유효도 평가 중 적어도 하나를 고려하여 외부 정보를 평가한다.
본 발명의 일측에 따르면, 평가부(130)는 외부 정보로부터 소스 정보에 대한 매칭 빈도를 추출하고, 추출된 매칭 빈도에 기반하여 외부 정보에 대한 유사도 평가를 수행할 수 있다.
예를 들어, 평가부(130)는 소스 정보와 외부 정보 사이에서 유사한 키워드의 분포를 포함하는 매칭 빈도에 기반하여 유사도 평가를 수행할 수 있다.
본 발명의 다른 일측에 따르면, 평가부(130)는 도메인 전문가의 선택 입력에 기반하여 외부 정보에 대한 유효도 평가를 수행할 수 있다.
예를 들어, 도메인 전문가는 소스 정보와 외부 정보 사이의 유효도를 분석하여 순위를 부여하고, 평가부(130)는 부여된 순위에 대한 선택 입력에 기반하여 외부 정보에 대한 유효도 평가를 수행할 수 있다.
응용부(140)는 평가된 외부 정보를 소스 정보에 참조되는 증거 정보로 응용한다. 이하, 도 3을 참조하여 응용부(140)의 세분화된 구성을 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 제1 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템에서 응용부를 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 응용부(140)는 추출부(141) 및 제작부(142)를 포함할 수 있다.
추출부(141)는 평가된 외부 정보를 선별하여 증거 정보로 추출할 수 있다. 예를 들어, 추출부(141)는 평가된 외부 정보를 선별하여 신규 규칙 정보, 수정된 기존 규칙 정보 및 임상 결정 정보 중 적어도 하나의 소스 정보에 대한 증거 정보를 추출할 수 있다.
제작부(142)는 추출된 증거 정보를 데이터마이닝(data mining)하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작할 수 있다.
가설 정보는 소스 정보에 대한 유효한 참조 정보일 수 있고, 임상의사결정지원 시스템(100)은 가설 정보를 참조하여 효율적인 의사결정을 지원할 수 있다.
후보 규칙 정보는 증거 정보를 통하여 신규 규칙 정보 및 기존 규칙 정보 중 적어도 하나를 수정한 정보일 수 있고, 신규 규칙 정보일 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 제작부(142)는 추출된 증거 정보를 도메인 전문가의 선택 입력에 기반하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작할 수 있다.
예를 들어, 제작부(142)는 추출된 증거 정보를 카테고리화하여 모델링할 수 있고, 도메인 전문가에게 모델링된 증거 정보를 제공할 수 있으며, 도메인 전문가의 응답 정보에 대한 선택 입력을 감지할 수 있다.
실시예에 따르면, 임상의사결정지원 시스템(100)은 증거 정보, 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 저장하는 증거 베이스(170)를 더 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템을 도시한 블록도이다.
도 4를 참조하면, 임상의사결정지원 시스템(400)은 쿼리 형식부(query formulation)(410), 쿼리 증가부(query augmentation)(420), 증거 검색부(evidence searching)(430), 증거 평가부(evidence appraisal)(450), 증거 응용부(evidence application)(460), 전자기록 데이터베이스(EMR/EHR database)(470), 지식 베이스(knowledge base)(480) 및 증거 베이스(evidence base)(490)를 포함할 수 있다.
쿼리 형식부(410)는 소스 정보에 기반하여 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 쿼리 형식부(410)는 신규 규칙 정보의 생성 동작, 기존 규칙 정보의 수정 동작 및 임상 결정 정보의 요청 동작 중 적어도 하나를 위한 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 쿼리 형식부(410)는 표준화부(standardization)(411), 쿼리 발생부(query generator)(412), 케이스 로드부(case loader)(414), 규칙 패치부(rule fetcher)(415) 및 쿼리 편집부(query editor)(416)를 포함할 수 있다.
표준화부(411)는 소스 정보로부터 표준 용어를 생성할 수 있다. 보다 상세하게는 표준화부(411)는 비정형화된 소스 정보로부터 임상 의학에서 표준으로 사용되는 표준 용어를 생성할 수 있다.
쿼리 발생부(412)는 생성된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성할 수 있다. 보다 상세하게는, 쿼리 발생부(412)는 전자기록 정보 및 규칙 정보 중 적어도 하나로부터 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성할 수 있도록 제어할 수 있다.
케이스 로드부(414)는 표준 용어에 대응하는 전자기록 정보를 추출할 수 있고, 규칙 패치부(415)는 표준 용어에 대응하는 규칙 정보를 추출할 수 있다.
쿼리 편집부(416) 전자기록 정보 및 규칙 정보 중 적어도 하나로부터 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
쿼리 증가부(420)는 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 쿼리 증가부(420)는 구문 가산부(context adder)(421), 동의어 증가부(synonym augmenter)(422) 및 동의어 사전(synonym dictionary)(423)을 포함할 수 있다.
구문 가산부(421)는 쿼리 정보를 구조적으로 체계화된 프로그래밍 언어 또는 MLM 기반의 아덴 구문의 포맷으로 변환할 수 있다.
동의어 증가부(422)는 동의어 사전(423)을 이용하여 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
동의어 사전(423)은 쿼리 정보에 쓰이는 단어의 동의어를 선정된 순서로 배열할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 구문 가산부(421)는 입력 쿼리 정보를 구조적으로 체계화된 프로그래밍 언어 또는 MLM 기반의 아덴 구문의 포맷으로 변환할 수 있다.
본 발명의 다른 일측에 따르면, 구문 가산부(421)는 입력 쿼리 정보를 SNOMED-CT의 포맷으로 변환할 수 있다.
증거 검색부(430)는 외부 리소스로부터 생성된 입력 쿼리 정보에 대응되는 외부 정보를 검색한다.
외부 리소스는 임상 지식과 관련성이 있고, 온라인 상에 존재하는 학술 데이터베이스들, 학술 사이트들 및 검색 엔진용 데이터베이스들 등 온라인 리소스를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 증거 검색부(430)는 리소스 선택부(resource selector)(431), URL 발생부(URL generator)(432), 스케줄부(scheduler)(433) 및 검색 인터페이스부(searching interface)(434)를 포함할 수 있다.
리소스 선택부(431)는 외부 리소스 중에 소스 정보에 대응하는 임상 분야의 온라인 리소스를 선택할 수 있다. 또한, 리소스 선택부(431)는 외부 리소스 중에 소스 정보에 대응하는 임상 분야의 복수의 온라인 리소스를 선택할 수 있다.
URL 발생부(432)는 입력 쿼리 정보를 URL로 변환할 수 있고, 스케줄부(433)는 스케줄 정책에 기반하여 변환된 URL을 순차적으로 배열할 수 있다.
검색 인터페이스부(434)는 순차적으로 배열된 URL을 검색하는 환경을 제공할 수 있고, 스케줄 정책에 기반하여 변환된 URL에 대응되는 외부 정보를 순차적으로 검색할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 임상의사결정지원 시스템(400)은 선택된 온라인 리소스와 연동되는 인터페이스를 제공하는 인터페이스 제공부(PubMed)(440)를 더 포함할 수 있다.
인터페이스 제공부(440)는 선택된 복수의 온라인 리소스와 연동되는 인터페이스를 제공할 수 있고, 스케줄 정책에 기반하여 변환된 URL에 대응되는 외부 정보를 순차적으로 검색할 수 있다.
증거 평가부(450)는 유사도 평가 및 유효도 평가 중 적어도 하나를 고려하여 외부 정보를 평가할 수 있다.
실시예에 따르면, 증거 평가부(450)는 유사도 점검부(relevancy checker)(451) 및 유효도 순위부(validation ranker)(452)를 포함할 수 있다.
유사도 점검부(451)는 외부 정보로부터 소스 정보에 대한 매칭 빈도를 추출하고, 추출된 매칭 빈도에 기반하여 외부 정보에 대한 유사도 평가를 수행할 수 있다.
예를 들어, 유사도 점검부(451)는 소스 정보와 외부 정보 사이에서 유사한 키워드의 분포를 포함하는 매칭 빈도에 기반하여 유사도 평가를 수행할 수 있다.
유효도 순위부(452)는 도메인 전문가의 선택 입력에 기반하여 외부 정보에 대한 유효도 평가를 수행할 수 있다.
예를 들어, 도메인 전문가는 소스 정보와 외부 정보 사이의 유효도를 분석하여 순위를 부여하고, 유효도 순위부(452)는 부여된 순위에 대한 선택 입력에 기반하여 외부 정보에 대한 유효도 평가를 수행할 수 있다.
증거 응용부(460)는 평가된 외부 정보를 소스 정보에 참조되는 증거 정보로 응용할 수 있다.
실시예에 따르면, 증거 응용부(460)는 정보 추출부(information extractor)(461), 모델 생성부(model creation)(462), 가설/규칙 생성부(hypothesis/rule creator)(463) 및 메타데이터 관리부(metadata manager)(464)를 포함할 수 있다.
정보 추출부(461)는 평가된 외부 정보를 선별하여 증거 정보로 추출할 수 있다. 예를 들어, 정보 추출부(461)는 평가된 외부 정보를 선별하여 신규 규칙 정보, 수정된 기존 규칙 정보 및 임상 결정 정보 중 적어도 하나의 소스 정보에 대한 증거 정보를 추출할 수 있다.
모델 생성부(462)는 추출된 증거 정보를 데이터마이닝하기 위한 모델링을 제공할 수 있고, 가설/규칙 생성부(463)는 추출된 증거 정보를 데이터마이닝하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작할 수 있다.
가설 정보는 소스 정보에 대한 유효한 참조 정보일 수 있고, 임상의사결정지원 시스템(400)은 가설 정보를 참조하여 효율적인 의사결정을 지원할 수 있다.
후보 규칙 정보는 증거 정보를 통하여 신규 규칙 정보 및 기존 규칙 정보 중 적어도 하나를 수정한 정보일 수 있고, 신규 규칙 정보일 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 가설/규칙 생성부(463)는 추출된 증거 정보를 도메인 전문가의 선택 입력에 기반하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작할 수 있다.
메타데이터 관리부(464)는 증거 정보, 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 메타 데이터로 변환하여 관리할 수 있다.
전자기록 데이터베이스(470)는 전자기록 정보를 저장할 수 있고, 지식 베이스(480)는 규칙 정보를 저장할 수 있으며, 증거 베이스(490)는 메타 데이터를 저장할 수 있다.
실시예에 따르면, 쿼리 형식부(410)는 외부 시스템과 연동되는 전자기록 데이터베이스(470) 및 지식 베이스(480) 중 적어도 하나에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
외부 시스템은 선정된 의료기관의 시스템, 복수의 의료기관의 의사결정을 지원하는 공공기관의 시스템 및 복수의 의료기관의 의사결정을 지원하는 기업의 시스템 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 임상의사결정지원 시스템은 단계 510에서, 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성한다. 소스 정보는 신규 규칙 정보, 기존 규칙 정보, 수정된 기존 규칙 정보 및 임상 결정 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
단계 510에서, 임상의사결정지원 시스템은 신규 규칙 정보의 생성 동작, 기존 규칙 정보의 수정 동작 및 임상 결정 정보의 요청 동작 중 적어도 하나를 위한 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
신규 규칙 정보는 환자의 증상, 치료 방법 및 발병의 원인 등을 포함하는 의사의 경험적 지식 정보와 도메인 전문가의 견해 정보를 참조하여 생성된 새로운 치료 방법에 대한 정보일 수 있다.
기존 규칙 정보는 의사의 경험적 지식 정보와 도메인 전문가의 견해 정보를 참조하여 생성된 기존 치료 방법에 대한 정보일 수 있고, 수정된 기존 규칙 정보는 기존 치료 방법에 대한 개선책을 포함하는 정보일 수 있다. 이하, 도6을 참조하여 단계 510의 세분화된 구성을 상세히 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법에서 입력 쿼리 정보를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 임상의사결정지원 시스템은 단계 610에서, 소스 정보로부터 표준 용어를 추출할 수 있다. 보다 상세하게는 단계 610에서, 임상의사결정지원 시스템은 비정형화된 소스 정보로부터 임상 의학에서 표준으로 사용되는 표준 용어를 추출할 수 있다.
단계 610에서, 임상의사결정지원 시스템은 비정형화된 소스 정보에 대응하는 전자기록 정보 및 규칙 정보 중 적어도 하나로부터 임상 의학에서 표준으로 사용되는 표준 용어를 추출할 수 있다.
전자기록 정보는 전자의료기록 및 전자건강기록을 포함할 수 있다. 보다 상세하기는, 전자의료기록은 의료기관에서 환자의 의료 진료를 기록한 전산적으로 처리된 정보일 수 있고, 전자건강기록은 각각의 의료기관에서 환자의 의료 진료를 기록하여 네트워크로 통합된/공유된 정보일 수 있다.
규칙 정보는 의사의 경험적 지식 정보와 도메인 전문가의 견해 정보를 참조하여 생성된 임상 지식일 수 있다.
단계 610에서, 임상의사결정지원 시스템은 소스 정보에 대응하는 규칙 정보로부터 표준 용어를 추출하되, 소스 정보에 대응하는 규칙 정보가 존재하지 않는 경우, 소스 정보에 대응하는 전자기록 정보로부터 표준 용어를 추출할 수 있다.
단계 620에서, 임상의사결정지원 시스템은 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성할 수 있고, 전자기록 정보 및 규칙 정보 중 적어도 하나로부터 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성할 수 있다.
단계 630에서, 임상의사결정지원 시스템은 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있고, 전자사전을 이용하여 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 입력 쿼리 정보를 생성할 수 있다. 전자사전은 쿼리 정보에 쓰이는 단어의 동의어를 선정된 순서로 배열할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 임상의사결정지원 시스템은 전자기록 정보를 저장하는 단계, 규칙 정보를 저장하는 단계 및 전자사전을 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
단계 520에서, 임상의사결정지원 시스템은 외부 리소스로부터 생성된 입력 쿼리 정보에 대응되는 외부 정보를 검색한다.
외부 리소스는 임상 지식과 관련성이 있고, 온라인 상에 존재하는 학술 데이터베이스들, 학술 사이트들 및 검색 엔진용 데이터베이스들 등 온라인 리소스를 포함할 수 있다.
단계 520에서, 임상의사결정지원 시스템은 외부 리소스에서 소스 정보에 대응하는 임상 분야의 온라인 리소스를 선택할 수 있고, 입력 쿼리 정보를 URL로 변환할 수 있으며, 선택된 온라인 리소스와 연동되는 인터페이스를 통하여 변환된 URL에 대응되는 외부 정보를 검색할 수 있다.
단계 530에서, 임상의사결정지원 시스템은 유사도 평가 및 유효도 평가 중 적어도 하나를 고려하여 외부 정보를 평가한다.
본 발명의 일측에 따르면, 임상의사결정지원 시스템은 단계 530에서, 외부 정보로부터 소스 정보에 대한 매칭 빈도를 추출하고, 추출된 매칭 빈도에 기반하여 외부 정보에 대한 유사도 평가를 수행할 수 있다.
또한, 임상의사결정지원 시스템은 단계 530에서, 도메인 전문가의 선택 입력에 기반하여 외부 정보에 대한 유효도 평가를 수행할 수 있다.
단계 540에서, 임상의사결정지원 시스템은 평가된 외부 정보를 소스 정보에 참조되는 증거 정보로 응용한다. 이하 도 7을 참조하여, 단계 540의 세분화된 구성을 상세히 설명하기로 한다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법에서 증거 정보로 응용하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 임상의사결정지원 시스템은 단계 710에서, 평가된 외부 정보를 선별하여 증거 정보로 추출할 수 있다.
단계 710에서, 임상의사결정지원 시스템은 평가된 외부 정보를 선별하여 신규 규칙 정보, 수정된 기존 규칙 정보 및 임상 결정 정보 중 적어도 하나의 소스 정보에 대한 증거 정보를 추출할 수 있다.
단계 720에서, 임상의사결정지원 시스템은 추출된 증거 정보를 데이터마이닝하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작할 수 있다.
가설 정보는 소스 정보에 대한 유효한 참조 정보일 수 있고, 임상의사결정지원 시스템은 가설 정보를 참조하여 효율적인 의사결정을 지원할 수 있다.
후보 규칙 정보는 증거 정보를 통하여 신규 규칙 정보 및 기존 규칙 정보 중 적어도 하나를 수정한 정보일 수 있고, 신규 규칙 정보일 수 있다.
단계 720에서, 임상의사결정지원 시스템은 추출된 증거 정보를 도메인 전문가의 선택 입력에 기반하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100: 임상의사결정지원 시스템
110: 쿼리 생성부
120: 검색부
130: 평가부
140: 응용부
150: 전자기록 데이터베이스
160: 지식 베이스
170: 증거 베이스

Claims (14)

  1. 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성하는 쿼리 생성부;
    외부 리소스에서 상기 소스 정보에 대응하는 온라인 리소스를 선택하고, 상기 선택된 온라인 리소스와 연동되는 인터페이스로부터 상기 생성된 입력 쿼리 정보에 대응되는 외부 정보를 검색하는 검색부;
    상기 소스 정보와 상기 외부 정보 사이의 매칭 빈도로부터 유사도 평가 및 유효도 평가 중 적어도 하나를 고려하여 상기 외부 정보를 평가하는 평가부; 및
    상기 평가된 외부 정보를 상기 소스 정보에 참조되는 증거 정보로 응용하는 응용부를 포함하고,
    상기 응용부는
    상기 평가된 외부 정보를 선별하여 상기 증거 정보로 추출하는 추출부; 및
    상기 추출된 증거 정보를 데이터마이닝(data mining)하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작하는 제작부
    를 포함하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 쿼리 생성부는
    신규 규칙 정보의 생성 동작, 기존 규칙 정보의 수정 동작 및 임상 결정 정보의 요청 동작 중 적어도 하나를 위한 상기 소스 정보에 기반하여 상기 입력 쿼리 정보를 생성하는
    외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 쿼리 생성부는
    상기 소스 정보로부터 표준 용어를 추출하는 제1 생성부;
    상기 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성하는 제2 생성부; 및
    상기 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 상기 입력 쿼리 정보를 생성하는 제3 생성부
    를 포함하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제2 생성부는
    전자기록 정보 및 규칙 정보 중 적어도 하나로부터 상기 추출된 표준 용어에 참조되는 상기 쿼리 정보를 생성하는
    외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 전자기록 정보를 저장하는 전자기록 데이터베이스; 및
    임상 결정의 만족에 영향을 주는 상기 규칙 정보를 저장하는 지식 베이스
    를 더 포함하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 평가부는
    상기 외부 정보로부터 상기 소스 정보에 대한 매칭 빈도를 추출하고, 상기 추출된 매칭 빈도에 기반하여 상기 외부 정보에 대한 유사도 평가를 수행하는
    외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 평가부는
    도메인 전문가의 선택 입력에 기반하여 상기 외부 정보에 대한 유효도 평가를 수행하는
    외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템.
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서,
    상기 응용부는
    상기 증거 정보, 상기 가설 정보 및 상기 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 저장하는 증거 베이스
    를 더 포함하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 시스템.
  10. 소스 정보에 기반하여 입력 쿼리 정보를 생성하는 단계;
    외부 리소스에서 상기 소스 정보에 대응하는 온라인 리소스를 선택하고, 상기 선택된 온라인 소스와 연동되는 인터페이스로부터 상기 생성된 입력 쿼리 정보에 대응되는 외부 정보를 검색하는 단계;
    상기 소스 정보와 상기 외부 정보 사이의 매칭 빈도로부터 유사도 평가 및 유효도 평가 중 적어도 하나를 고려하여 상기 외부 정보를 평가하는 단계; 및
    상기 평가된 외부 정보를 상기 소스 정보에 참조되는 증거 정보로 응용하는 단계를 포함하고,
    상기 증거 정보로 응용하는 단계는
    상기 평가된 외부 정보를 선별하여 상기 증거 정보로 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 증거 정보를 데이터마이닝(data mining)하여 가설 정보 및 후보 규칙 정보 중 적어도 하나를 제작하는 단계
    를 포함하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 입력 쿼리 정보를 생성하는 단계는
    신규 규칙 정보의 생성 동작, 기존 규칙 정보의 수정 동작 및 임상 결정 정보의 요청 동작 중 적어도 하나를 위한 상기 소스 정보에 기반하여 상기 입력 쿼리 정보를 생성하는
    외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 입력 쿼리 정보를 생성하는 단계는
    상기 소스 정보로부터 표준 용어를 추출하는 단계;
    상기 추출된 표준 용어에 참조되는 쿼리 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 쿼리 정보에 대응하는 동의어를 추가하여 상기 입력 쿼리 정보를 생성하는 단계
    를 포함하는 외부 리소스를 이용하여 증거 적응을 위한 임상의사결정지원 방법.
  13. 삭제
  14. 제10항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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