KR20220082963A - Pharmacovigilance platform and method for controlling computer comprising the pharmacovigilance platform - Google Patents
Pharmacovigilance platform and method for controlling computer comprising the pharmacovigilance platform Download PDFInfo
- Publication number
- KR20220082963A KR20220082963A KR1020200171919A KR20200171919A KR20220082963A KR 20220082963 A KR20220082963 A KR 20220082963A KR 1020200171919 A KR1020200171919 A KR 1020200171919A KR 20200171919 A KR20200171919 A KR 20200171919A KR 20220082963 A KR20220082963 A KR 20220082963A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- drug
- platform
- electronic medical
- monitoring platform
- adr
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
- G16H70/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references relating to drugs, e.g. their side effects or intended usage
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H80/00—ICT specially adapted for facilitating communication between medical practitioners or patients, e.g. for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring
Abstract
약물 감시 플랫폼 및 그것을 구비하는 컴퓨터의 제어방법이 제공된다. 상기 약물 감시 플랫폼이 구비된 컴퓨터의 제어방법은 전자의무기록을 수집하는 단계, 상기 수집된 전자의무기록에 근거하여, 상기 전자의무기록에서 사용된 약물에 대한 약물 이상 반응(Adverse Drug Reactions, ADR) 신호를 감지하는 단계, 감지된 ADR 신호에 근거하여, 상기 약물에 대한 부작용을 평가하는 단계 및 평가된 약물에 대한 정보를 관리하는 단계을 포함한다.A drug monitoring platform and a method for controlling a computer having the same are provided. The control method of the computer equipped with the drug monitoring platform includes the steps of collecting an electronic medical record, based on the collected electronic medical record, adverse drug reactions to drugs used in the electronic medical record (ADR) Detecting a signal, on the basis of the sensed ADR signal, evaluating a side effect on the drug, and managing information on the evaluated drug.
Description
본 발명은 약물 감시 플랫폼 및 그것을 구비하는 컴퓨터의 제어방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 약물과 관련된 데이터를 기반으로 약물에 대한 부작용을 감지하고 평가하는 것이 가능한 약물 감시 플랫폼 및 그것을 구비하는 컴퓨터의 제어방법에 관한 것이다. The present invention relates to a drug monitoring platform and a computer control method having the same, and more particularly, to a drug monitoring platform capable of detecting and evaluating side effects of a drug based on drug-related data, and control of a computer having the same it's about how
약물 이상 반응(Adverse drug reactions (ADR))은, 10대 주요 사망 원인이자, 공중 보건 비용의 주요 원인으로 간주된다.Adverse drug reactions (ADRs) are considered the top ten leading cause of death and a leading cause of public health costs.
기존에는 약물 감시를 위한 두가지 주요 방법이 개발되어 있으며, 이들 중 한 방법은 약물의 시판 전 검토를 하는 방법과, 다른 방법은 약물의 시판 후 감시를 하는 방법이 있다.In the past, two main methods for drug monitoring have been developed, one of which is a method of pre-marketing review of a drug, and the other method is a method of monitoring a drug after marketing.
약물의 시판 전 검토를 하는 방법은, 시판 전 모든 가능한 상호 작용 약물에 대하여 생체 내 ADR을 테스트하는 것이 불가능하므로, 잠재적 ADR을 검출하기 위해 시판 후 감시를 수행하는 방법에 함께 이용되고 있다.Since it is impossible to test for ADR in vivo for all possible interacting drugs before the market, the method of premarket review of a drug is being used together with a method of performing postmarket surveillance to detect potential ADR.
시판 후 감시는, 자발적 보고 시스템(Spontaneous Reporting System, STS)와, 전자 건강 기록(Electronic Health Records, EHR) 및 의료 데이터를 포함하여, 약물을 모니터링하기 위한 다양한 접근 방식이 사용된다.Post-market surveillance uses a variety of approaches for monitoring drugs, including Spontaneous Reporting System (STS), Electronic Health Records (EHR) and medical data.
한편, 종래에는, 약물 감시를 위해, 기관별로(예를 들어, 의료기관, 식약처, 환자 등) 서로 다른 업무들을 분산하여 수행하여 왔으며, 이로 인해 약물 감시를 효율적으로 수행할 수 없다는 문제점이 있었다.Meanwhile, in the prior art, for drug monitoring, different tasks have been distributed for each institution (eg, medical institution, Ministry of Food and Drug Safety, patients, etc.), and there is a problem in that drug monitoring cannot be efficiently performed.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 약물 감시를 최적화된 방법으로 수행하는 것이 가능한 약물 감시 플랫폼 및 그것을 구비하는 컴퓨터의 제어방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention is to provide a drug monitoring platform capable of performing drug monitoring in an optimized method, and a method for controlling a computer having the same.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 면에 따른 약물 감시 플랫폼이 구비된 컴퓨터의 제어방법은, 전자의무기록(Electronic Medical Records, EMR)을 수집하는 단계, 상기 수집된 전자의무기록에 근거하여, 상기 전자의무기록에서 사용된 약물에 대한 약물 이상 반응(Adverse Drug Reactions, ADR) 신호를 감지하는 단계, 감지된 ADR 신호에 근거하여, 상기 약물에 대한 부작용을 평가하는 단계 및 평가된 약물에 대한 정보를 관리하는 단계를 포함한다.A method for controlling a computer equipped with a drug monitoring platform according to an aspect of the present invention for solving the above-described problems includes the steps of collecting Electronic Medical Records (EMR), based on the collected electronic medical records , detecting an adverse drug reaction (ADR) signal to the drug used in the electronic medical record, based on the detected ADR signal, evaluating the side effect on the drug and the evaluated drug and managing information.
실시 예에 있어서, 상기 수집하는 단계는, 상기 전자의무기록을 표준화된 데이터 구조인 공통 데이터 모델로 변환된 상태로 수집하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the collecting comprises collecting the electronic medical record in a state converted into a common data model, which is a standardized data structure.
실시 예에 있어서, 상기 감지하는 단계는, 상기 수집된 전자의무기록을 기 설정된 알고리즘에 입력하고, 상기 기 설정된 알고리즘을 통해 발생된 상기 ADR 신호를 감지하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the detecting comprises inputting the collected electronic medical record to a preset algorithm, and detecting the ADR signal generated through the preset algorithm.
실시 예에 있어서, 상기 평가하는 단계는, 상기 ADR 신호와 약물 부작용에 대한 데이터베이스의 정보에 근거하여, 상기 ADR 신호가 부작용에 관한 것인지 여부 및 새롭게 발견된 부작용인지 여부 중 적어도 하나를 평가하는 것을 특징으로 한다.In an embodiment, the evaluating comprises evaluating at least one of whether the ADR signal relates to a side effect and whether it is a newly discovered side effect, based on the database information on the ADR signal and drug side effects do it with
실시 예에 있어서, 상기 관리하는 단계는, 상기 플랫폼과 연계된 애플리케이션으로 상기 평가된 약물에 대한 정보를 제공하는 것, 상기 플랫폼에 축적되는 약물에 대한 정보를 카테고리화하는 것 및 상기 플랫폼에 접속된 외부장치에서 요청된 약물에 대한 정보를 전송하는 것 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다. In an embodiment, the managing includes providing information on the evaluated drug to an application linked to the platform, categorizing information about the drug accumulated in the platform, and accessing the platform It is characterized in that it comprises at least one of transmitting information about the drug requested from the external device.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시 예에 따른 프로그램은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 상술한 방법 중 어느 하나의 방법을 수행하기 위해 매체에 저장된다. A program according to another embodiment of the present invention for solving the above-described problems is stored in a medium in combination with a computer that is hardware to perform any one of the methods described above.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.Other specific details of the invention are included in the detailed description and drawings.
본 발명은, 데이터 수집(Collection), 약물 부작용에 대한 감지(Detection), 약물 부작용에 대한 평가(Assessment) 및 평가 정보에 대한 모니터링(Monitoring)을 하나의 통합 시스템에서 최적화된 방법으로 수행할 수 있는 새로운 약물 감지 플랫폼을 제공할 수 있다.The present invention can perform data collection, detection of drug side effects, evaluation of drug side effects, and monitoring of evaluation information in an optimized method in one integrated system. It can provide a new drug detection platform.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명의 약물 감시 플랫폼을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 대표적인 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a conceptual diagram for explaining the drug monitoring platform of the present invention.
2 is a flowchart for explaining a representative control method of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only the present embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully understand the scope of the present invention to those skilled in the art, and the present invention is only defined by the scope of the claims.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural unless otherwise specified in the phrase. As used herein, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other components in addition to the stated components. Like reference numerals refer to like elements throughout, and "and/or" includes each and every combination of one or more of the recited elements. Although "first", "second", etc. are used to describe various elements, these elements are not limited by these terms, of course. These terms are only used to distinguish one component from another. Accordingly, it goes without saying that the first component mentioned below may be the second component within the spirit of the present invention.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used herein will have the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which this invention belongs. In addition, terms defined in a commonly used dictionary are not to be interpreted ideally or excessively unless specifically defined explicitly.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
설명에 앞서 본 명세서에서 사용하는 용어의 의미를 간략히 설명한다. 그렇지만 용어의 설명은 본 명세서의 이해를 돕기 위한 것이므로, 명시적으로 본 발명을 한정하는 사항으로 기재하지 않은 경우에 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 의미로 사용하는 것이 아님을 주의해야 한다.Before the description, the meaning of the terms used in this specification will be briefly described. However, it should be noted that, since the description of the term is for the purpose of helping the understanding of the present specification, it is not used in the meaning of limiting the technical idea of the present invention unless explicitly described as limiting the present invention.
본 명세서에서 '컴퓨터'는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터는 데스크 탑 PC, 노트북(Note Book) 뿐만 아니라 스마트폰(Smart phone), 태블릿 PC, 셀룰러폰(Cellular phone), 피씨에스폰(PCS phone; Personal Communication Service phone), 동기식/비동기식 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)의 이동 단말기, 팜 PC(Palm Personal Computer), 개인용 디지털 보조기(PDA; Personal Digital Assistant) 등도 해당될 수 있다. 또한, 컴퓨터는 서버, 즉, 클라이언트로부터 요청을 수신하여 정보처리를 수행하는 서버가 해당될 수 있다.As used herein, the term 'computer' includes various devices capable of providing a result to a user by performing arithmetic processing. For example, computers include desktop PCs and notebooks (Note Books) as well as smart phones, tablet PCs, cellular phones, PCS phones (Personal Communication Service phones), synchronous/asynchronous A mobile terminal of International Mobile Telecommunication-2000 (IMT-2000), a Palm Personal Computer (PC), a Personal Digital Assistant (PDA), and the like may also be applicable. Also, the computer may correspond to a server, that is, a server that receives a request from a client and processes information.
본 명세서에서 설명하는 약물 감시 플랫폼(Pharmacovigilance Platform)은, 본 명세서에서 설명하는 동작/기능/제어방법을 수행하는 시스템으로 이해될 수 있으며, 일 예로, 컴퓨터 상에서 구현되는 소프트웨어 컴포넌트(component) 또는 각각 서로 다른 기능을 수행하는 하드웨어 모듈(module)로 구현될 수 있다.The drug monitoring platform (Pharmacovigilance Platform) described herein may be understood as a system that performs the operation/function/control method described herein, for example, a software component implemented on a computer or each other It may be implemented as a hardware module that performs other functions.
도 1은 본 발명의 약물 감시 플랫폼(Pharmacovigilance Platform)을 설명하기 위한 개념도이다.1 is a conceptual diagram for explaining a drug monitoring platform (Pharmacovigilance Platform) of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 약물 감시 플랫폼은, 전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR)을 수집하고 표준화된 데이터 구조인 공통 데이터 모델(Common Data Model, CDM)로 변환하는 데이터 변환 모듈, 수집된 데이터를 이용하여 약물에 대한 약물 이상 반응(Adverse Drug Reactions, 이하 “ADR”이라 함) 신호를 감지하는 모듈 및 감지된 ADR 신호를 평가하고 모니터링하는 모듈을 포함할 수 있다.Referring to Figure 1, the drug monitoring platform of the present invention, a data conversion module that collects Electronic Medical Record (EMR) and converts it into a common data model (CDM), which is a standardized data structure, collection It may include a module for detecting a signal of an adverse drug reaction to a drug (hereinafter referred to as “ADR”) using the collected data, and a module for evaluating and monitoring the detected ADR signal.
상기 모듈은 소프트웨어적으로 구현된 컴포넌트일 수도 있고, 하드웨어적으로 구현된 모듈일 수도 있다.The module may be a component implemented in software or a module implemented in hardware.
도 2는 본 발명의 대표적인 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.2 is a flowchart for explaining a representative control method of the present invention.
우선, 본 발명의 약물 감시 플랫폼을 구비하는 컴퓨터의 제어방법은, 전자의무기록(EMR)을 수집하는 단계(S210)를 포함한다.First, the control method of a computer having a drug monitoring platform of the present invention includes a step (S210) of collecting an electronic medical record (EMR).
상기 전자의무기록은, 의료기관, 식약처 등 약물을 취급하는 모든 기관에서 발생/기록된 데이터로서, 실제 진료를 기반으로 획득된 측면에서 “Real world Data” 또는 “Real world Evidence” 로 명명될 수도 있다.The electronic medical record is data generated/recorded at all institutions handling drugs, such as medical institutions and the Ministry of Food and Drug Safety, and may be called “Real world Data” or “Real world Evidence” in terms of being obtained based on actual treatment. .
본 발명의 컴퓨터는, 상기 전자의무기록을, 표준화된 데이터 구조인 공통 데이터 모델(CDM)으로 변환하거나, CDM으로 변환된 상태로 전자의무기록을 수신할 수 있다.The computer of the present invention may convert the electronic medical record into a common data model (CDM), which is a standardized data structure, or receive the electronic medical record in a converted CDM state.
일 예로, 각 의료기관 또는 식약처의 컴퓨터는, 전자의무기록을 CDM으로 변환하고, 변환된 CDM을 본 발명의 약물 감시 플랫폼을 구비하는 컴퓨터로 전송할 수 있다.For example, the computer of each medical institution or the Ministry of Food and Drug Safety may convert the electronic medical record into a CDM, and transmit the converted CDM to a computer equipped with the drug monitoring platform of the present invention.
본 발명의 컴퓨터는, 전자의무기록을 전자의무기록을 표준화된 데이터 구조인 공통 데이터 모델로 변환된 상태로 수집할 수 있다.The computer of the present invention can collect the electronic medical record in a state in which the electronic medical record is converted into a common data model, which is a standardized data structure.
그러나, 이에 한정되지 않고, 본 발명의 컴퓨터는, 수집된 전자의무기록을 자체적으로 CDM으로 변환할 수도 있다.However, the present invention is not limited thereto, and the computer of the present invention may convert the collected electronic medical records into CDM by itself.
상기 수집된 전자의무기록(또는, 변환된 CMD)은, 임상 진료 중 기록된 clinical CDM, 영상 진료 중 기록된 Radiology CDM 및 의료기기에서 기록된 Medical Device CDM 등 다양한 종류를 포함할 수 있다.The collected electronic medical record (or converted CMD) may include various types, such as a clinical CDM recorded during clinical treatment, a radiation CDM recorded during imaging, and a Medical Device CDM recorded from a medical device.
이후, 본 발명의 약물 감시 플랫폼을 구비하는 컴퓨터의 제어방법은, 상기 수집된 전자의무기록에 근거하여, 상기 전자의무기록에서 사용된 약물에 대한 약물 이상 반응(Adverse Drug Reactions, ADR) 신호를 감지하는 단계(S220)를 포함한다.Thereafter, the control method of the computer having the drug monitoring platform of the present invention detects, based on the collected electronic medical record, an Adverse Drug Reactions (ADR) signal to the drug used in the electronic medical record. It includes a step (S220) of doing.
상기 약물 이상 반응(ADR) 신호는, 전자의무기록에 사용된(또는 기록된) 특정 약물에 대한 신체 반응과 관련된 신호를 의미한다.The adverse drug reaction (ADR) signal refers to a signal related to a body reaction to a specific drug used (or recorded) in the electronic medical record.
본 발명의 컴퓨터는, 수집된 전자의무기록(또는 CDM)을 기 설정된 알고리즘에 입력하고, 상기 기 설정된 알고리즘을 통해 발생된 ADR 신호를 감지할 수 있다.The computer of the present invention may input the collected electronic medical record (or CDM) into a preset algorithm, and detect the ADR signal generated through the preset algorithm.
여기서, 상기 기 설정된 알고리즘은, 약물 이상 반응을 추출(감지)하도록 사전에 설계된 알고리즘을 의미한다. 일 예로, 상기 기 설정된 알고리즘은, 머신러닝을 통해 다수의 데이터를 통해 미리 학습된 알고리즘일 수 있다.Here, the preset algorithm means an algorithm designed in advance to extract (detect) an adverse drug reaction. For example, the preset algorithm may be an algorithm previously learned through a plurality of data through machine learning.
일 예로, 상기 기 설정된 알고리즘은, 전자기록의무에 포함된 다양한 정보들(예를 들어, 사용된 약물, 함께 사용된 약물, 환자의 나이, 환자의 성별, 환자의 신체 조건, 환자의 신체 상태, 운동량 등)과, 약물 복용 후 나타난 증상들에 대한 정보들을 통해 머신러닝을 수행한 알고리즘일 수 있다.For example, the preset algorithm may include various information included in the electronic record obligation (eg, drugs used, drugs used together, age of the patient, gender of the patient, physical condition of the patient, physical condition of the patient, It may be an algorithm that performed machine learning through information about the amount of exercise, etc.) and symptoms that appeared after taking the drug.
컴퓨터는, 상기 기 설정된 알고리즘에 특정 약물에 대한 전자의무기록(또는 CDM)이 입력값으로 입력되면, 상기 특정 약물에 대한 부작용과 관련된 ADR 신호를 출력값으로 출력할 수 있다.When an electronic medical record (or CDM) for a specific drug is input to the preset algorithm as an input value, the computer may output an ADR signal related to a side effect of the specific drug as an output value.
상기 ADR 신호를 감지하는 알고리즘은, 도 1에 도시된 Data driven algorithm 또는 Novel signal detection 등이 포함될 수 있다.The algorithm for detecting the ADR signal may include a data driven algorithm or novel signal detection shown in FIG. 1 .
또한, 상기 ADR 신호를 감지하는 기 설정된 알고리즘은, MetaNurse 및 MetaLAB 알고리즘을 포함할 수 있다.Also, the preset algorithm for detecting the ADR signal may include a MetaNurse and a MetaLAB algorithm.
상기 기 설정된 알고리즘은, 포함 기준, 주제 샘플링, 변수 조정, 신호 정제 및 ADR 신호 감지의 5단계를 진행할 수 있다.The preset algorithm may perform five steps of inclusion criteria, subject sampling, variable adjustment, signal refinement, and ADR signal detection.
CLEAR 알고리즘은, 47개의 실험실 이상에 대한 실험실 결과에 적용되고, 470개의 사전 정의된 약물 이벤트 쌍에 대한 검증된 ADR 신호 감지에 대한 정보를 포함한다.The CLEAR algorithm is applied to laboratory results for more than 47 laboratories and contains information on validated ADR signal detection for 470 predefined pairs of drug events.
MetaLAB 알고리즘은, CLEAR의 개선된 버전으로, 매년 정규화된 메타 분석 기술과 개선된 환자 샘플링 및 비교 그룹 생성 전략이 포함된다.The MetaLAB algorithm, an improved version of CLEAR, includes yearly normalized meta-analysis techniques and improved patient sampling and comparison group generation strategies.
CLEAR 알고리즘은 각 약물에 노츠된 환자를 연력, 성별, 입원부서 및 진단 별로 최디 4명의 비노출 환자와 무작위로 매칭한다.The CLEAR algorithm randomly matches each drug-noted patient with the last four unexposed patients by age, gender, hospitalization department, and diagnosis.
반면, MetaLAB 알고리즘은, 약물에 노출되지 않은 모든 환자를 매치하지 않고, 비교 그룹으로 모집을 수행한다.On the other hand, the MetaLAB algorithm does not match all patients who are not exposed to the drug, but performs recruitment as a comparison group.
MetaLAB 알고리즘은, 특정 기준 범위를 벗어나는 비정상적인 검사 결과를 ADR 신호로 간주하고, 연구 그룹과 비교 그룹 사이의 ADR 신호의 교차비(odds ratio)를 계산한다.The MetaLAB algorithm considers an abnormal test result outside a specific reference range as an ADR signal, and calculates the odds ratio of the ADR signal between the study group and the comparison group.
MetaNurse 알고리즘은, 실험실 결과(또는 정략적 측정) 대신, SNS(Standart Nursing Statements)(또는 ADR 증상의 빈도)에 적용되는 알고리즘이다.The MetaNurse algorithm is an algorithm applied to Standard Nursing Statements (SNS) (or frequency of ADR symptoms) instead of laboratory results (or quantitative measurements).
MetaNurse 알고리즘은 첫 번째 약물 투여 후 ADR을 나타내는 SNS가 2회 이상 기록되면, 약물에 대한 ADR 신호를 결정할 수 있다.The MetaNurse algorithm can determine the ADR signal for a drug if the SNS indicating ADR is recorded two or more times after the first drug administration.
MetaNurse 알고리즘은, 연력, 성별, 입원부서, 질병의 심각도 등을 조정하여, Cox 비례 위험 비법(Cox proportional-hazards ratio)를 적용할 수 있다.The MetaNurse algorithm can apply the Cox proportional-hazards ratio by adjusting age, gender, hospitalization department, and disease severity.
위와 같은 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하거나, 둘 이상을 조합하여, 본 발명의 컴퓨터는, ADR 신호를 감지(Detection)할 수 있다.By using at least one of the above algorithms, or by combining two or more, the computer of the present invention can detect an ADR signal.
이후, 본 발명의 약물 감시 플랫폼을 구비하는 컴퓨터의 제어방법은, 감지된 ADR 신호에 근거하여, 상기 약물에 대한 부작용을 평가하는 단계 (S230)를 포함한다.Thereafter, the control method of a computer having a drug monitoring platform of the present invention includes a step (S230) of evaluating side effects for the drug, based on the detected ADR signal.
본 발명의 컴퓨터는, 상기 감지된 ADR 신호와, 약물 부작용에 대한 데이터베이스의 정보에 근거하여, 상기 ADR 신호가 부작용에 관한 것인지 여부 및 새롭게 발견된 부작용인지 여부 중 적어도 하나를 평가할 수 있다.The computer of the present invention may evaluate at least one of whether the ADR signal relates to a side effect and whether it is a newly discovered side effect based on the detected ADR signal and information in the database on drug side effects.
상기 약물 부작용에 대한 데이터베이스는, 약물에 대해 기존에 알려진 부작용에 대한 정보를 모아놓은 데이터베이스 또는 참조 표준(Reference Standard)를 의미한다. The database on the drug side effects means a database or a reference standard in which information on side effects known in the past for a drug are collected.
일 예로, 상기 약물 부작용에 대한 데이터베이스는, 논문 또는 임상시험에서 입증된 약물 데이터와 관련된 정보가 포함된 인서트 페이퍼(insert paper) 등의 정보를 기반으로 수집/작성될 수 있으며, 약물과 ADR 사이의 연관성에 대한 정보를 포함할 수 있다.As an example, the database on the drug side effects may be collected/created based on information such as insert papers containing information related to drug data proven in thesis or clinical trials, etc., between the drug and ADR It may include information about the association.
컴퓨터는, 감지된 ADR 신호와 상기 약물 부작용에 대한 데이터베이스의 정보를 비교하여, 감지된 ADR 신호가, 해당 약물의 부작용에 대한 신호인지 여부(즉, 부작용과 관련된 신호인지 여부)를 평가하거나, 감지된 ADR 신호가, 상기 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 부작용에 관한 신호인지 여부를 평가할 수 있다.The computer compares the detected ADR signal with information in the database on the side effect of the drug to evaluate whether the detected ADR signal is a signal for the side effect of the drug (ie, whether it is a signal related to the side effect), or detect It can be evaluated whether the ADR signal is a signal about a new side effect that does not exist in the database.
이후, 본 발명의 약물 감시 플랫폼을 구비하는 컴퓨터의 제어방법은, 평가된 약물에 대한 정보를 관리하는 단계가 진행된다(S240).Thereafter, in the control method of the computer having the drug monitoring platform of the present invention, the step of managing information on the evaluated drug proceeds (S240).
상기 약물에 대한 정보는, ADR 신호를 포함할 수 있으며, 상기 ADR 신호에 대한 평가 내용도 포함할 수 있다.The information on the drug may include an ADR signal, and may also include evaluation content for the ADR signal.
본 발명의 약물 감시 플랫폼은, 특정 약물에서 발생된 ADR 신호에 대한 평가가 완료되면, 해당 정보가 포함된 약물에 대한 정보를 다양한 방식으로 관리(또는 모니터링)할 수 있다.The drug monitoring platform of the present invention can manage (or monitor) information about a drug including the corresponding information in various ways when the evaluation of the ADR signal generated from a specific drug is completed.
구체적으로, 컴퓨터는, 약물 감시 플랫폼과 연계된 애플리케이션으로 평가된 약물에 대한 정보를 제공할 수 있다.Specifically, the computer may provide information about the evaluated drug by an application associated with the drug monitoring platform.
또한, 컴퓨터는, 약물 감시 플랫폼에 축적되는 약물에 대한 정보를 카테고리화하여, 분류/저장할 수 있다. In addition, the computer may categorize and classify/store information about drugs accumulated in the drug monitoring platform.
또한, 컴퓨터는, 약물 감시 플랫폼에 접속된 외부장치(예를 들어, 의료기관, 식약처, 환자의 단말기 등)에서 요청된 약물에 대한 정보를 전송할 수 있다.In addition, the computer may transmit information about the drug requested from an external device (eg, a medical institution, the Ministry of Food and Drug Safety, a patient's terminal, etc.) connected to the drug monitoring platform.
이와 같이, 본 발명은, 데이터 수집(collection), 약물 부작용 신호 감지(detection), 감지된 신호의 평가(assessment) 및 약물에 대한 약물 부작용에 대한 정보를 모니터링(monitoring)하는 전 과정을 하나의 플랫폼에서 통합하여 진행할 수 있는 새로운 약물 감시 플랫폼을 제공할 수 있다.As such, the present invention provides a single platform for the entire process of data collection, drug side effect signal detection, evaluation of the detected signal, and monitoring information on drug side effects. It can provide a new drug monitoring platform that can be integrated in
본 명세서에서 설명하는 방법은 특별한 설명이 없는 한 ‘컴퓨터’가 주체가 되어 수행될 수 있다.The method described in this specification may be performed by a 'computer' as a subject unless otherwise specified.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of a method or algorithm described in relation to an embodiment of the present invention may be implemented directly in hardware, as a software module executed by hardware, or by a combination thereof. A software module may contain random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside in any type of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.As mentioned above, although embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains know that the present invention may be embodied in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.
Claims (6)
전자의무기록을 수집하는 단계;
상기 수집된 전자의무기록에 근거하여, 상기 전자의무기록에서 사용된 약물에 대한 약물 이상 반응(Adverse Drug Reactions, ADR) 신호를 감지하는 단계;
감지된 ADR 신호에 근거하여, 상기 약물에 대한 부작용을 평가하는 단계; 및
평가된 약물에 대한 정보를 관리하는 단계를 포함하는 약물 감시 플랫폼이 구비된 컴퓨터의 제어방법.As a control method of a computer equipped with a drug monitoring platform,
collecting electronic medical records;
detecting, based on the collected electronic medical record, an Adverse Drug Reactions (ADR) signal to a drug used in the electronic medical record;
based on the detected ADR signal, evaluating side effects for the drug; and
Control method of a computer equipped with a drug monitoring platform comprising the step of managing information on the evaluated drug.
상기 수집하는 단계는,
상기 전자의무기록을 표준화된 데이터 구조인 공통 데이터 모델로 변환된 상태로 수집하는 것을 특징으로 하는 약물 감시 플랫폼이 구비된 컴퓨터의 제어방법.The method of claim 1,
The collecting step is
A control method of a computer equipped with a drug monitoring platform, characterized in that the electronic medical record is collected in a state converted into a common data model, which is a standardized data structure.
상기 감지하는 단계는,
상기 수집된 전자의무기록을 기 설정된 알고리즘에 입력하고,
상기 기 설정된 알고리즘을 통해 발생된 상기 ADR 신호를 감지하는 것을 특징으로 하는 약물 감시 플랫폼이 구비된 컴퓨터의 제어방법.The method of claim 1,
The detecting step is
Input the collected electronic medical record into a preset algorithm,
A control method of a computer equipped with a drug monitoring platform, characterized in that detecting the ADR signal generated through the preset algorithm.
상기 평가하는 단계는,
상기 ADR 신호와 약물 부작용에 대한 데이터베이스의 정보에 근거하여, 상기 ADR 신호가 부작용에 관한 것인지 여부 및 새롭게 발견된 부작용인지 여부 중 적어도 하나를 평가하는 것을 특징으로 하는 약물 감시 플랫폼이 구비된 컴퓨터의 제어방법.The method of claim 1,
The evaluation step is
Control of a computer equipped with a drug monitoring platform, characterized in that based on the information in the database on the ADR signal and drug side effects, at least one of whether the ADR signal relates to a side effect and whether it is a newly discovered side effect Way.
상기 관리하는 단계는,
상기 플랫폼과 연계된 애플리케이션으로 상기 평가된 약물에 대한 정보를 제공하는 것, 상기 플랫폼에 축적되는 약물에 대한 정보를 카테고리화하는 것 및 상기 플랫폼에 접속된 외부장치에서 요청된 약물에 대한 정보를 전송하는 것 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 약물 감시 플랫폼이 구비된 컴퓨터의 제어방법.The method of claim 1,
The management step is
Providing information on the evaluated drug with an application linked to the platform, categorizing the information on the drug accumulated on the platform, and transmitting information about the drug requested from an external device connected to the platform Control method of a computer equipped with a drug monitoring platform, characterized in that it comprises at least one of.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200171919A KR102471778B1 (en) | 2020-12-10 | 2020-12-10 | Pharmacovigilance platform and method for controlling computer comprising the pharmacovigilance platform |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200171919A KR102471778B1 (en) | 2020-12-10 | 2020-12-10 | Pharmacovigilance platform and method for controlling computer comprising the pharmacovigilance platform |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220082963A true KR20220082963A (en) | 2022-06-20 |
| KR102471778B1 KR102471778B1 (en) | 2022-11-28 |
Family
ID=82257624
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200171919A KR102471778B1 (en) | 2020-12-10 | 2020-12-10 | Pharmacovigilance platform and method for controlling computer comprising the pharmacovigilance platform |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102471778B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102600419B1 (en) * | 2023-05-30 | 2023-11-09 | 주식회사 에비드넷 | Active detection system of adverse drug reaction utilizing periodic conversion database and artificial intelligence |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20080042256A (en) * | 2006-11-09 | 2008-05-15 | 아주대학교산학협력단 | Adverse dug events surveillance system |
| KR101450784B1 (en) | 2013-07-02 | 2014-10-23 | 아주대학교산학협력단 | Systematic identification method of novel drug indications using electronic medical records in network frame method |
| KR101935172B1 (en) * | 2017-10-19 | 2019-01-03 | 경북대학교 산학협력단 | System and method for exchanging medical information, computer readable medium for performing the method |
| WO2019171187A1 (en) * | 2018-03-06 | 2019-09-12 | International Business Machines Corporation | Adverse drug reaction analysis |
-
2020
- 2020-12-10 KR KR1020200171919A patent/KR102471778B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20080042256A (en) * | 2006-11-09 | 2008-05-15 | 아주대학교산학협력단 | Adverse dug events surveillance system |
| KR101450784B1 (en) | 2013-07-02 | 2014-10-23 | 아주대학교산학협력단 | Systematic identification method of novel drug indications using electronic medical records in network frame method |
| KR101935172B1 (en) * | 2017-10-19 | 2019-01-03 | 경북대학교 산학협력단 | System and method for exchanging medical information, computer readable medium for performing the method |
| WO2019171187A1 (en) * | 2018-03-06 | 2019-09-12 | International Business Machines Corporation | Adverse drug reaction analysis |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102600419B1 (en) * | 2023-05-30 | 2023-11-09 | 주식회사 에비드넷 | Active detection system of adverse drug reaction utilizing periodic conversion database and artificial intelligence |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102471778B1 (en) | 2022-11-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11714837B2 (en) | Synonym discovery | |
| US20220223293A1 (en) | A method of evaluating autoimmune disease risk and treatment selection | |
| Van Smeden et al. | Critical appraisal of artificial intelligence-based prediction models for cardiovascular disease | |
| Hernandez et al. | Using predictive analytics and big data to optimize pharmaceutical outcomes | |
| US10559377B2 (en) | Graphical user interface for identifying diagnostic and therapeutic options for medical conditions using electronic health records | |
| Pakhomov et al. | Agreement between patient-reported symptoms and their documentation in the medical record | |
| US20170235891A1 (en) | Clinical information processing | |
| Fodeh et al. | Classifying clinical notes with pain assessment using machine learning | |
| Schalkamp et al. | Wearable movement-tracking data identify Parkinson’s disease years before clinical diagnosis | |
| WO2015041974A1 (en) | A method for evaluating medical condition insurability risk | |
| Chandran et al. | Machine learning and real-world data to predict lung cancer risk in routine care | |
| Adekkanattu et al. | Prediction of left ventricular ejection fraction changes in heart failure patients using machine learning and electronic health records: a multi-site study | |
| KR102471778B1 (en) | Pharmacovigilance platform and method for controlling computer comprising the pharmacovigilance platform | |
| Liu et al. | Individualized prospective prediction of opioid Use Disorder | |
| US20170091410A1 (en) | Predicting personalized risk of preventable healthcare events | |
| CN113628751A (en) | Gastric cancer prognosis prediction method and device and electronic equipment | |
| Gupta et al. | A framework for leveraging “Big Data” to advance epidemiology and improve quality: design of the VA colonoscopy collaborative | |
| Berman et al. | Natural language processing for the ascertainment and phenotyping of left ventricular hypertrophy and hypertrophic cardiomyopathy on echocardiogram reports | |
| Bali et al. | Novel screening metric for the identification of at-risk peripheral artery disease patients using administrative claims data | |
| US20230197218A1 (en) | Method and system for detection of waste, fraud, and abuse in information access using cognitive artificial intelligence | |
| Weiss et al. | Managing healthcare costs by peer-group modeling | |
| WO2018044927A1 (en) | Methods for quality data extraction, alignment, and reporting | |
| Greenberg et al. | Machine learning applications in heart failure disease management: hype or hope? | |
| Bakken et al. | Enabling precision health approaches for symptom science through big data and data science | |
| US11551814B2 (en) | Predicting risk for preventable patient healthcare events |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |