KR20220129361A - 의료 데이터에 기초한 코호트 데이터 처리 장치 및 방법 - Google Patents

의료 데이터에 기초한 코호트 데이터 처리 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20220129361A
KR20220129361A KR1020210034163A KR20210034163A KR20220129361A KR 20220129361 A KR20220129361 A KR 20220129361A KR 1020210034163 A KR1020210034163 A KR 1020210034163A KR 20210034163 A KR20210034163 A KR 20210034163A KR 20220129361 A KR20220129361 A KR 20220129361A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
item
cohort
items
data processing
patient medical
Prior art date
Application number
KR1020210034163A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102632155B1 (ko
Inventor
이상도
박승일
유창식
김종혁
김태원
김규표
김덕훈
Original Assignee
재단법인 아산사회복지재단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 재단법인 아산사회복지재단 filed Critical 재단법인 아산사회복지재단
Priority to KR1020210034163A priority Critical patent/KR102632155B1/ko
Publication of KR20220129361A publication Critical patent/KR20220129361A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102632155B1 publication Critical patent/KR102632155B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00ICT 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
    • G16H40/20ICT 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
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT 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
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
  • Electrotherapy Devices (AREA)
  • Surgical Instruments (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 사용자로부터 수신되는 하나 이상의 제1 입력에 응답하여 질병 분류 트리로부터 복수의 항목을 제시하는 단계, 복수의 항목들 중 적어도 하나의 항목에 대한 하나 이상의 제2 입력에 응답하여 적어도 하나의 항목을 선택하는 단계, 및 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여 질병 환자 데이터베이스로부터 선택된 적어도 하나의 항목에 매칭하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터(cohort data)를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

의료 데이터에 기초한 코호트 데이터 처리 장치 및 방법{METHOD AND DEVICE OF PROCESSING COHORT DATA BASED ON MEDICAL DATA}
이하, 코호트 데이터를 처리하는 방법에 관한 기술이 제공된다.
의료 서비스 중 가장 큰 비중을 차지하고 있는 암 관련 의료 서비스의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 뿐만 아니라 의료 IT의 발전과 융합 등의 요인으로 암 관련 데이터가 폭발적으로 증가하고 암 관련 정보 활용에 대한 요구가 높아지면서 암 빅데이터의 가치에 대한 관심이 급성장하고 있다. 이에, 암 환자 맞춤형 정밀 의학을 위한 코호트 등의 자료 연계 요구가 지속적으로 증대되고 있다. 더 나아가, 통합 데이터베이스를 바탕으로 암 관련 데이터에 대한 분석을 제공할 수 있는 서비스 모델 개발에 대한 필요성이 증대되고 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 사용자로부터 수신되는 하나 이상의 제1 입력에 응답하여, 질병 분류 트리로부터 복수의 항목을 제시하는 단계, 상기 복수의 항목들 중 적어도 하나의 항목에 대한 하나 이상의 제2 입력에 응답하여, 상기 적어도 하나의 항목을 선택하는 단계, 및 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 질병 환자 데이터베이스로부터 상기 선택된 적어도 하나의 항목에 매칭하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터(cohort data)를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 항목을 제시하는 단계는, 상기 질병 분류 트리에서 질병 발생 부위 별로 구분되는 하나 이상의 제1 항목 중 한 항목에 대한 확장 조작에 응답하여, 확장된 제1 항목의 질병 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제2 항목을 확장하여 제시하는 단계, 및 상기 하나 이상의 제2 항목 중 하나의 항목에 대한 확장 조작에 응답하여 확장된 제2 항목의 세부 질병 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제3 항목을 확장하여 제시하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 항목을 제시하는 단계는, 상기 사용자로부터의 수신되는 검색어 입력에 응답하여, 상기 검색어가 포함된 항목을 다른 항목과 구분되게 표시하여 제시하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 검색어가 포함된 항목을 다른 항목과 구분되게 표시하여 제시하는 단계는, 상기 검색어가 포함된 항목 및 상기 검색어가 포함된 항목과 인접한 항목을 함께 제시하는 단계, 및 상기 검색어가 포함된 항목의 상위 항목 및 상기 상위 항목과 인접한 항목을 함께 제시하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 제1 사용자 인터페이스 객체에 대한 선택 입력에 응답하여, 디스플레이에 제시된 항목 중 상기 하나 이상의 제1 항목 및 상기 하나 이상의 제1 항목의 상위 항목만을 제시하고, 나머지 항목을 숨기는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 제2 사용자 인터페이스 객체의 위치 변경을 위한 드래그(drag) 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 인터페이스 객체의 변경된 위치에 따라 디스플레이에 제시된 항목의 크기를 조절하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 상기 하나 이상의 제1 항목 각각에 대하여 매칭하는 환자 의료 데이터의 수를 산출하는 단계, 상기 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제1 개수의 항목에 대하여, 항목 별 매칭하는 환자 의료 데이터의 수에 비례하는 바 차트(bar chart)를 제시하는 단계, 및 상기 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제2 개수의 항목에 대하여, 항목 마다 파이에서 차지하는 영역을 환자 의료 데이터의 수에 비례하여 결정함으로써 파이 차트(pie chart)를 제시하는 단계, 및 상기 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제3 개수의 항목에 대하여, 항목 별 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 표시된 테이블(table)을 제시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 상기 사용자로부터 적어도 하나의 환자 번호를 수신하는 단계, 상기 적어도 하나의 환자 번호 각각에 대하여 상기 질병 환자 데이터베이스에 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하는지 여부를 판단하는 단계, 상기 적어도 하나의 환자 번호 중 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하는 환자 번호 및 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하지 않는 환자 번호를 구분하여 제시하는 단계, 및 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하는 환자 번호에 대응하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 다른 코호트 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 상기 생성된 코호트 데이터에 대한 코호트 리스트(cohort list)를 제시하는 단계, 및 상기 코호트 리스트에서 적어도 하나의 코호트 데이터을 선택하는 입력에 응답하여, 상기 선택된 적어도 하나의 코호트 데이터가 포함하는 환자 의료 데이터를 통합하여 새로운 코호트 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 차트(chart) 및 테이블(table) 중 적어도 하나를 제시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시하는 단계는, 상기 사용자로부터 필터 조건을 수신하는 것에 응답하여, 상기 수신된 필터 조건에 따라 상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링(filtering)하는 단계, 및 필터링된 환자 의료 데이터를 분석함으로써 차트 및 테이블의 내용을 실시간으로 수정하여 제시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 필터 조건은, SEER, TNM, 환자 정보, 치료 정보, 유전체 정보, 및 Biobank검체 보유 정보 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합의 조건을 포함할 수 있다.
상기 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시하는 단계는, 의료 조건에 대한 목록을 제시하는 단계, 및 상기 사용자로부터 제시된 의료 조건 목록 중 적어도 하나의 의료 조건에 대한 선택 입력을 수신하는 경우에 응답하여, 선택된 의료 조건에 대응하는 차트 또는 테이블을 제시하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시하는 단계는, 상기 사용자로부터 수신된 드래그-앤드-드롭 입력에 기초하여, 상기 제시된 차트 및 테이블에 대한 위치를 변경하여 제시하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링하는 단계는, 차트 및 테이블 중 적어도 하나에 대하여 상기 사용자로부터 수신된 일부 영역(region)에 대한 선택 입력에 기초하여, 상기 선택된 영역에 대응하는 필터 조건을 추가하여 환자 의료 데이터를 필터링하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법은, 상기 필터링된 환자 의료 데이터에 대한 목록을 제시하는 단계, 및 상기 사용자로부터 상기 필터링된 환자 의료 데이터 중 일부 환자 의료 데이터에 대한 삭제 입력을 수신하는 경우에 응답하여, 상기 일부 환자 의료 데이터를 추가로 필터링하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치는, 사용자로부터 수신되는 하나 이상의 제1 입력에 응답하여, 질병 분류 트리로부터 복수의 항목을 디스플레이 상에 제시하고, 상기 복수의 항목 중 적어도 하나의 항목에 대한 하나 이상의 제2 입력에 응답하여, 상기 적어도 하나의 항목을 선택하며, 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 질병 환자 데이터베이스로부터 상기 선택된 적어도 하나의 항목에 매칭하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터를 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 질병 분류 트리에서 질병 발생 부위 별로 구분되는 하나 이상의 제1 항목 중 한 항목에 대한 확장 조작에 응답하여, 확장된 제1 항목의 질병 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제2 항목을 확장하여 제시하고, 상기 하나 이상의 제2 항목 중 하나의 항목에 대한 확장 조작에 응답하여 확장된 제2 항목의 세부 질병 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제3 항목을 확장하여 제시할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자로부터 필터 조건을 수신하는 것에 응답하여, 상기 수신된 필터 조건에 따라 상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링(filtering)하고, 필터링된 환자 의료 데이터를 분석함으로써 차트 및 테이블의 내용을 실시간으로 수정하여 제시할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따라 코호트 데이터를 처리하는 방법에 대하여 개략적으로 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치가 복수의 항목을 제시하는 과정을 설명한다.
도 3은 암 분류 트리에 포함된 항목 중 적어도 하나의 항목을 선택하여 코호트 데이터를 생성하는 과정을 설명한다.
도 4는 사용자로부터 환자 번호를 수신하여 코호트 데이터를 생성하는 과정을 설명한다.
도 5는 제시된 코호트 리스트를 이용하여 코호트 데이터를 생성하는 과정을 설명한다.
도 6은 코호트 데이터 처리 장치가 사용자로부터 필터 조건을 수신하여 필터링된 환자 의료 데이터를 분석하는 과정을 설명한다.
도 7은 코호트 데이터 처리 장치가 필터링된 환자 의료 데이터를 분석하여 제시하는 차트 및 테이블에 대하여 설명한다.
도 8은 필터 조건을 제시된 차트 또는 테이블을 이용하여 추가하는 과정을 설명한다.
도 9는 필터링된 환자 의료 데이터 각각에 대하여 사용자로부터 삭제 입력을 수신하는 과정을 설명한다.
도 10은 코호트 데이터 처리 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시 예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시 예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따라 코호트 데이터를 처리하는 방법에 대하여 개략적으로 설명한다.
단계(101)에서는, 일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치가 사용자로부터 수신되는 하나 이상의 제1 입력에 응답하여, 질병 분류 트리(이하에서는, 암 분류 트리로 설명함)로부터 복수의 항목을 제시할 수 있다.
단계(102)에서는, 일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치가 복수의 항목들 중 적어도 하나의 항목에 대한 하나 이상의 제2 입력에 응답하여, 적어도 하나의 항목을 선택할 수 있다.
단계(103)에서는, 일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치가 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 질병 환자 데이터베이스(이하에서는, 암 환자 데이터베이스로 설명함)로부터 선택된 적어도 하나의 항목에 매칭하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터(cohort data)를 생성할 수 있다. 환자 의료 데이터란 환자의 의료 정보로서, 환자 나이, 환자 성별, 치료 정보, 유전체 정보, Biobank 검체 보유 정보, Surveillance, Epidemiology, and End Results Program (SEER), TNM 등의 정보를 포함할 수 있다. 이하에서는, 질병에 대한 하나의 예시로 암(cancer)에 관하여 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치가 복수의 항목을 제시하는 과정을 설명한다.
일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치는 질병 분류 트리에서 질병 발생 부위(이하에서는, 암 발생 부위로 설명함) 별로 구분되는 하나 이상의 제1 항목 중 한 항목에 대한 확장 조작에 응답하여, 확장된 제1 항목의 질병 종류(이하에서는, 암종으로 설명함) 별로 구분되는 하나 이상의 제2 항목을 확장하여 제시할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 하나 이상의 제2 항목 중 하나의 항목에 대한 확장 조작에 응답하여 확장된 제2 항목의 세부 질병 종류(이하에서는, 세부 암종으로 설명함) 별로 구분되는 하나 이상의 제3 항목을 확장하여 제시할 수 있다.
구체적으로, 암 분류 트리는 제1 레이어(211)에 배치되는 하나 이상의 제1 항목, 제2 레이어(212)에 배치되는 하나 이상의 제2 항목, 제3 레이어(213)에 배치되는 하나 이상의 제3 항목을 포함할 수 있다. 제1 항목은 암 발생 부위(예를 들어, 원발 부위(primary site)) 별로 구분되는 항목을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제1 항목은 암이 발생되는 원발 부위에 따라 Adrenal Gland 항목, Ampulla of Vater 항목, Biliary Tract 항목, Bladder/Urinary Tract 항목, Bone 항목, Bowel 항목, Breast 항목 등의 항목으로 구성될 수 있다. 제2 항목은 제1 항목의 하위 항목으로, 암종 별로 구분되는 항목을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제1 항목 중 암의 원발 부위가 '폐'를 나타내는 Lung 항목에 대하여, '폐'를 암의 원발 부위로 하는 복수의 암 종류를 Lung 항목의 하위 항목으로 설정할 수 있다. 예를 들어, Lung 항목의 하위 항목인 제2 항목으로는, CSCLC(Combined Small Cell Lung Carcinoma) 항목, IMTL(Inflammatory Myofibroblastic Lung Tumor, IMTL) 항목, LAIS(Lung Adenocarcinoma In Situ) 항목, LNET(Lung Neuroendocine Tumor) 항목을 배치할 수 있다. 제3 항목은 제2 항목의 하위 항목으로, 세부 암종 별로 구분되는 항목을 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치는 사용자의 입력을 수신하지 않은 상태에서, 디스플레이에 암 발생 부위 별로 구분되는 하나 이상의 제1 항목 및 하나 이상의 제1 항목에 대한 상위 항목(예를 들어, Tissue(210))만을 제시할 수 있다. 다시 말해, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자의 입력을 수신하기 전, 암 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제2 항목 및 세부 암 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제3 항목은 디스플레이 상에서 제시하지 않고 숨길 수 있다.
일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치가 사용자로부터 수신되는 하나 이상의 제1 입력에 응답하여, 암 분류 트리로부터 복수의 항목을 제시하는 과정을 설명한다.
일 실시예에 따르면, 사용자로부터 수신되는 제1 입력은 복수의 항목 중 하나의 항목에 대한 확장 조작을 의미할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 디스플레이에 각 항목을 나타내는 사용자 인터페이스 객체(221, 222, 223)를 제시할 수 있다. 제1 입력은 디스플레이 상에서 각 항목을 나타내는 사용자 인터페이스 객체(221, 222, 223, 224)의 영역에 대응하는 그래픽 지점을 클릭 또는 터치하는 선택 입력을 나타낼 수 있다. 하나의 항목에 대응하는 그래픽 지점에 대하여 선택하는 입력은 해당 항목에 대한 확장 조작을 나타낸다. 코호트 데이터 처리 장치는 하위 항목을 갖는 항목과 하위 항목이 존재하지 않는 항목에 대하여 사용자 인터페이스 객체를 서로 달리 제시할 수 있다. 예를 들어, 도 2를 참조하면, 하위 항목을 갖는 항목을 나타내는 사용자 인터페이스 객체(221, 222, 223)는 해당 항목의 항목명 및 항목 별로 서로 구분되는 색을 갖는 원형의 도형을 포함할 수 있다. 하위 항목이 존재하지 않는 항목을 나타내는 사용자 인터페이스 객체(224)는 해당 항목의 항목명만을 포함할 수 있다. 즉, 사용자는 사용자 인터페이스 객체(221, 222, 223, 224)에 원형의 도형을 포함하는지 확인함으로써, 하위 항목을 갖는 항목인지 판단할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(221, 222, 223)의 영역 중 일 영역에 대한 그래픽 지점을 클릭 또는 터치하는 선택하는 입력을 수신하는 경우, 선택을 수신한 영역에 대응하는 항목에 대한 확장 조작으로 판단하여, 해당 항목의 하위 항목을 제시할 수 있다.
예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 Lung 항목을 나타내는 영역에 대한 선택 입력에 응답하여, 제2 항목 중 Lung 항목에 대하여 제2 레이어(212)에 배치된 하위 항목 전체를 제시할 수 있다. Lung 항목에 대한 하위 항목으로 Combined Small Cell Lung Carcinoma(CSCLC) 항목, Inflammatory Myofibroblastic Lung Tumor(IMTL) 항목, Lung Adenocarcinoma In Situ(LAIS) 항목, Lung Neuroendocrine Tumor(LNET) 항목, Non-Small Cell Lung Cancer(NSCLC) 항목, Pleuropulmonary Blastoma(PPB) 항목, Pulmonary Lymphangiomyomatosis(LAM) 항목, Sarcomatoid Carcinoma of the Lung(SARCL) 항목, Other(Lung_Other) 항목을 디스플레이 상에 제시할 수 있다. 암 분류 트리는, 암(cancer)을 해부학적 부위(topography) 및 형태학(Morphology)의 분류 체계를 적용하여 ICD-O-3의 기준에 따라 분류한 것을 나타낼 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 제1 항목 중 하나의 항목(예를 들어, a 항목)에 대한 확장 조작을 사용자로부터 수신하는 경우, 제2 항목 중 해당 항목에 대한 하위 항목 전체를 디스플레이에 확장하여 제시할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 제1 항목 중 다른 항목(예를 들어, b 항목)에 대한 확장 조작을 수신할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 제1 항목 중 확장 조작이 수신된 복수의 항목(예를 들어, a 항목 및 b 항목)에 대하여 각 항목의 하위 항목을 디스플레이 상에 함께 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 복수의 항목에 대하여 각 항목의 하위 항목을 디스플레이 상에 함께 제시하는 경우, 일 레이어에 배치된 복수의 항목이 서로 오버랩(overlap) 되지 않도록 적절하게 항목의 위치를 변경하여 제시할 수 있다.
마찬가지로, 코호트 데이터 처리 장치는 제2 항목 중 하나의 항목에 대한 확장 조작을 사용자로부터 수신하는 경우, 제3 항목 중 해당 항목에 대한 하위 항목 전체를 디스플레이에 확장하여 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 제1 항목 중 한 항목에 대한 확장 조작에 응답하여, 확장된 제1 항목의 암종 별로 구분되는 하나 이상의 제2 항목을 확장하여 제시할 수 있다.
더 나아가, 코호트 데이터 처리 장치는 복수의 항목 중 확장된 항목에 대하여 축소 조작을 사용자로부터 수신할 수도 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 임의의 항목에 대하여 하위 항목이 확장되어 제시된 경우, 해당 항목을 나타내는 영역(예를 들어, 글자)에 대응하는 그래픽 지점을 클릭 또는 터치하는 선택 입력을 축소 조작으로 인식할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 임의의 항목에 대한 축소 조작을 수신한 경우에 응답하여, 해당 항목에 대하여 확장되어 제시된 하위 항목을 숨기는 동작을 수행할 수 있다.
정리하면, 코호트 데이터 처리 장치는 하위 항목이 확장되어 제시되지 않은 항목에 대한 선택 입력을 확장 조작으로 인식하여 하위 항목을 제시하고, 하위 항목이 확장되어 제시된 항목에 대한 선택 입력을 축소 조작으로 인식하여 하위 항목을 숨기는 동작을 수행할 수 있다.
다른 일 실시예에 따르면, 사용자로부터 수신되는 제1 입력은 검색어 입력을 나타낼 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 수신되는 검색어 입력에 응답하여, 검색어가 포함된 항목을 다른 항목과 구분되게 표시하여 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 검색어가 포함된 항목과 인접한 항목을 함께 제시할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 검색어가 포함된 항목의 상위 항목 및 상기 상위 항목과 인접한 항목을 함께 제시할 수 있다.
구체적으로, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 수신되는 검색어 입력에 응답하여, 검색어가 포함되는 항목을 암 분류 트리에서 검색할 수 있다. 검색어가 포함되는 항목이란, 항목에 대응하는 글자에 사용자로부터 수신되는 검색어가 포함되는 항목을 나타낸다. 코호트 데이터 처리 장치는 검색어가 포함되는 항목을 검색한 경우, 검색된 항목을 다른 항목들과 함께 디스플레이 상에 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 검색어가 포함되는 항목이 복수인 경우, 복수의 검색된 항목들 각각을 모두 디스플레이 상에 표시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 검색된 항목을 디스플레이 상에 제시하기 위하여, 다른 항목들을 함께 제시할 수 있다. 예를 들어, 검색된 항목이 제2 항목 중 하나의 항목인 경우, 검색된 항목 뿐만 아니라 제2 레이어(212)에 배치된 검색된 항목과 인접한 항목까지도 함께 제시할 수 있다. 인접한 항목이란, 해당 항목과 동일한 레이어에 배치되며 상위 항목이 동일한 항목을 나타낼 수 있다. 다른 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 검색된 항목이 제3 항목 중 하나의 항목인 경우, 검색된 항목 뿐만 아니라 제3 레이어(213)에 배치된 검색된 항목과 인접한 항목을 함께 제시할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 제2 항목인 검색된 항목의 상위 항목 및 제2 항목의 상위 항목과 인접한 항목을 함께 제시할 수 있다. 상술한 방법으로, 코호트 데이터 처리 장치는 검색된 항목만을 제시하는 것이 아닌 다른 항목들을 함께 제시함으로써, 사용자로 하여금 검색된 항목에 대한 암 분류 트리에서의 정확한 파악하는 데 도움을 줄 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자가 알아보기 쉽도록 검색어가 포함된 항목을 다른 항목과 구분하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 검색어가 포함된 항목의 글자를 파란색으로 표시하여 제시할 수 있다.
도 3은 암 분류 트리에 포함된 항목 중 적어도 하나의 항목을 선택하여 코호트 데이터를 생성하는 과정을 설명한다.
먼저, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(310)에 대한 선택 입력에 응답하여, 암 분류 트리에 포함된 항목 중 적어도 하나의 항목을 선택하는 방식으로 코호트 데이터를 생성할 수 있다. 이하에서는, 항목을 선택하여 코호트 데이터를 생성하는 방법에 대하여 구체적으로 설명한다.
코호트 데이터 처리 장치의 사용자 인터페이스 객체(320)는 사용자로부터 수신되는 제1 입력에 응답하여 암 분류 트리로부터 복수의 항목을 제시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치의 사용자 인터페이스 객체(330)에서는 사용자로부터 입력되는 검색어를 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(330)에 사용자로부터 입력되는 검색어를 제시하고, 사용자 인터페이스 객체(331)의 영역에 대응하는 그래픽 지점을 클릭 또는 터치하는 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는, 사용자로부터 입력되는 검색어를 포함하는 항목명을 갖는 항목을 다른 항목과 구분되게 표시하여 제시할 수 있다. 예를 들어, 도 3을 참조하면, 코호트 데이터 처리 장치는 검색어를 포함하는 항목명을 파란색으로 다른 항목과 구분되게 표시하여 제시할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(Collapse, 340)의 영역에 대응하는 그래픽 지점을 클릭 또는 터치하는 선택 입력을 수신하는 경우, 사용자 인터페이스 객체(320)에서 하나 이상의 제1 항목 및 하나 이상의 제1 항목의 상위 항목만이 제시되고, 나머지 항목은 디스플레이 상에 제시되지 않도록 숨길 수 있다. 이는 사용자로 하여금 각 항목을 일일이 선택함으로써 하위 항목을 숨기는 과정을 반복할 필요없이, 한번의 선택 입력을 통하여 제1 항목 및 제1 항목의 상위 항목(210)만을 디스플레이 상에 표시하도록 도와 줄 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(Tree Center, 350)의 영역에 대응하는 그래픽 지점에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 제1 항목이 디스플레이에 지정된 위치에 배치되도록 다른 항목들의 위치를 이동시킬 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 수신된 항목에 대한 확장 조작 및 축소 조작에 의하여, 하위 항목이 확장하여 제시되거나, 하위 항목이 숨겨지는 동작을 통하여 디스플레이가 제시하는 항목의 위치가 계속 수정될 수 있다. 따라서, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(350)을 이용하여, 해당 인터페이스 객체에 대한 사용자의 선택 입력을 수신하는 경우 제1 항목이 디스플레이에 지정된 위치에 배치되도록 다른 항목들의 위치를 디스플레이 상에서 이동시킬 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(360)의 위치를 변경시키기 위한 드래그 입력을 수신하고, 사용자 인터페이스 객체(360)의 변경된 위치에 따라 디스플레이에 제시된 항목의 크기를 조절할 수 있다. 드래그 입력이란, 디스플레이 상의 하나의 지점에서 클릭(click) 또는 터치(touch)가 발생하고, 클릭 또는 터치가 유지된 상태로 이동하고, 다른 지점에서 클릭 또는 터치가 릴리즈(release)되는 입력을 의미할 수 있다. 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 수신된 드래그 입력에 따라 사용자 인터페이스 객체(360)가 제1 위치(361)로 변경된 경우, 디스플레이에 제시된 항목의 크기를 2배 확대시킬 수 있다. 또 다른 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 수신된 드래그 입력에 따라 사용자 인터페이스 객체(360)가 제2 위치(362)로 변경된 경우, 디스플레이에 제시된 항목의 크기를 0.5배 축소시킬 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 휠(wheel) 마우스의 이동을 수신하는 것에 응답하여, 휠 마우스의 이동 값에 대응하여 항목 크기를 조절할 수도 있다. 그러나, 디스플레이에 제시된 항목의 크기를 조절하는 방법은 위 예시로 한정하지 않으며, 이외의 다양한 방법에 따라 항목의 크기를 조절할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 암 환자 데이터베이스로부터 하나 이상의 제1 항목 각각에 대하여 매칭하는 환자 의료 데이터의 수를 산출할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제1 개수의 항목에 대하여, 항목 별 매칭하는 환자 의료 데이터의 수에 비례하는 바 차트(bar chart, 370)를 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제2 개수의 항목에 대하여, 항목 마다 파이에서 차지하는 영역을 환자 의료 데이터의 수에 비례하여 결정함으로써 파이 차트(pie chart, 380)를 제시할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제3 개수의 항목에 대하여, 항목 별 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 표시된 테이블(미도시됨)을 제시할 수도 있다. 예를 들어, 제1 개수, 제2 개수, 및 제3 개수는 모두 25개일 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 디스플레이에 제시된 복수의 항목들 중 적어도 하나의 항목에 대한 하나 이상의 제2 입력에 응답하여, 적어도 하나의 항목을 선택할 수 있다. 예시적으로, 디스플레이에 제시된 복수의 항목 마다 사용자 인터페이스 객체(321, 322, 323, 324, 325)가 함께 제시될 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스 객체(321, 322, 323, 324, 325)는 직사각형 형태의 체크 박스(checkbox)일 수 있으나, 이로 한정하지는 않는다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(321, 322, 323, 324, 325)의 영역에 대응하는 그래픽 지점을 클릭 또는 터치하는 선택 입력을 제2 입력으로 수신할 수 있다. 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 사용자 인터페이스 객체(323, 324, 325)에 대한 제2 입력을 수신하는 경우, 선택된 사용자 인터페이스 객체(323. 324. 325)에 대응하는 항목을 선택한 것으로 판단할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 선택 입력이 수신된 사용자 인터페이스 객체(323, 324, 325)와 사용자로부터 선택 입력이 수신되지 않은 사용자 인터페이스 객체(321, 322)를 상이한 형상으로 제시할 수 있다. 예를 들어, 도 3을 참조하면, 코호트 데이터 처리 장치는 선택 입력이 수신된 사용자 인터페이스 객체(323, 324, 325)를 체크(check) 표시가 된 체크 박스(checkbox)의 형태로 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 선택 입력이 수신되지 않은 사용자 인터페이스 객체(321, 322)를 체크 표시가 되지 않은 체크 박스의 형태로 제시할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 선택된 사용자 인터페이스 객체에 대하여 사용자로부터 다시 선택 입력이 수신되는 경우, 해당 사용자 인터페이스 객체를 기존 선택되지 않은 사용자 인터페이스 객체의 형상으로 다시 변환하여 제시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(Cohort Analysis, 390)의 영역에 대응하는 그래픽 지점을 클릭 또는 터치하는 선택 입력을 수신하는 경우, 코호트 생성을 실행할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 암 환자 데이터베이스로부터 선택된 적어도 하나의 항목에 매칭하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터(cohort data)를 생성할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 복수의 유형별 차트를 제시할 수 있다. 코호트 데이터를 분석하는 과정에 관하여서는 도 6 내지 도 9에서 보다 상세히 설명한다.
도 4는 사용자로부터 환자 번호를 수신하여 코호트 데이터를 생성하는 과정을 설명한다.
먼저, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(410)에 대한 선택 입력에 응답하여, 사용자로부터 익명화된 환자 식별번호(이하, '환자 번호')를 수신하는 방식으로 코호트 데이터를 생성할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 적어도 하나의 환자 번호를 수신할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 적어도 하나의 환자 번호 각각에 대하여 매칭하는 환자 의료 데이터가 암 환자 데이터베이스에 존재하는지 여부를 판단할 수 있고, 적어도 하나의 환자 번호 중 환자 의료 데이터가 존재하는 환자 번호 및 환자 의료 데이터가 존재하지 않는 환자 번호를 구분하여 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 환자 의료 데이터가 존재하는 환자 번호에 대응하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터를 생성할 수 있다.
구체적으로, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 수신한 적어도 하나의 환자 번호를 사용자 인터페이스(420)에 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치의 사용자 인터페이스(420)에서는 콤마(comma), 수직선(|), 또는 줄바꿈(linebreak)으로 환자 번호를 구분하여 제시할 수 있다. 예를 들어, 도 4에서는 줄바꿈으로 환자 번호를 구분하여 제시한 예시를 도시한다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 환자 번호를 수신한 이후, 사용자 인터페이스 객체(Check, 430)의 영역에 대응하는 그래픽 지점을 클릭 또는 터치하는 선택 입력을 수신할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(430)에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 수신된 환자 번호 각각에 대하여 매칭하는 환자 의료 데이터가 암 환자 데이터베이스에 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 수신된 환자 번호 중 매칭하는 환자 의료 데이터가 암 환자 데이터베이스에 존재하는 경우, 해당 환자 번호를 사용자 인터페이스 객체(440)에 제시할 수 있다. 마찬가지로, 코호트 데이터 처리 장치는 수신된 환자 번호 중 매칭하는 환자 의료 데이터가 암 환자 데이터베이스에 존재하지 않는 경우, 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하지 않는 환자 번호를 사용자 인터페이스 객체(450)에 제시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(Cohort Analysis, 460)의 영역에 대응하는 그래픽 지점에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 코호트 생성을 실행할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 암 환자 데이터베이스에 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하는 환자 번호에 대응하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터를 생성할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시할 수 있다.
도 5는 제시된 코호트 리스트를 이용하여 코호트 데이터를 생성하는 과정을 설명한다.
먼저, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(510)에 대한 선택 입력에 응답하여, 저장된 코호트 데이터로 구성된 코호트 리스트(cohort list, 520)를 제시할 수 있다. 코호트 리스트(520)는 미리 저장된 코호트 데이터 각각을 지시하는 사용자 인터페이스 객체(521, 522, 523)로 구성될 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 코호트 리스트(520)가 포함하는 코호트 데이터 중 적어도 하나의 코호트 데이터를 선택하는 입력을 사용자로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 저장된 코호트 데이터를 지시하는 사용자 인터페이스 객체(521, 522, 523)의 영역에 대응하는 그래픽 지점에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 선택된 사용자 인터페이스 객체에 대응하는 코호트 데이터를 선택한 것으로 결정할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 선택 입력이 수신된 사용자 인터페이스 객체(521)에 대하여 해당 사용자 인터페이스 객체(521)의 일 영역(551)의 형상을 변환하여 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 선택된 적어도 하나의 코호트 데이터가 포함하는 환자 의료 데이터를 통합하여 새로운 코호트 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(530, Delete)에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 선택된 사용자 인터페이스 객체 모두를 선택되지 않은 사용자 인터페이스 객체의 형상으로 변환하여 제시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(Cohort Analysis, 540)의 영역에 대응하는 그래픽 지점에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 코호트 생성을 실행할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 최소 하나 이상의 선택된 코호트 데이터에 포함되는 환자 의료 데이터를 통합하여 새로운 코호트 데이터를 생성할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 생성된 새로운 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시할 수 있다.
도 6 내지 도 9에서는 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블을 제시하는 과정을 설명한다.
도 6은 코호트 데이터 처리 장치가 사용자로부터 필터 조건을 수신하여 필터링된 환자 의료 데이터를 분석하는 과정을 설명한다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 필터 조건을 수신하는 것에 응답하여, 수신된 필터 조건에 따라 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링(filtering)할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 필터링된 환자 의료 데이터를 분석함으로써 차트 및 테이블의 내용을 실시간으로 수정하여 제시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 분석하는 코호트 데이터에 관한 정보를 제시할 수 있다. 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치가 복수의 항목들 중 적어도 하나의 항목을 선택하는 입력에 응답하여 코호트 데이터를 생성하고 분석하는 경우, 코호트 데이터 처리 장치는 선택된 항목을 사용자 인터페이스 객체(610)에 표시할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자가 선택된 적어도 하나의 항목이 암 분류 트리에서 배치되는 위치를 파악하기 쉽게 하기 위하여, 선택된 적어도 하나의 항목을 인접한 항목 및 상위 항목과 함께 사용자 인터페이스 객체(620)에 제시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 수신된 필터 조건을 사용자 인터페이스 객체(630)를 통하여 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 필터 조건에 따라 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링하고, 필터링된 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블을 사용자 인터페이스 객체(640)에 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(640)에 제시된 기존 차트 및 테이블의 내용을 필터링된 환자 의료 데이터를 분석함으로써 실시간으로 수정하여 제시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(650, Clear)에 대한 선택 입력에 응답하여, 필터 조건을 초기화할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 필터링된 환자 의료 데이터에 대한 코호트 데이터를 새로 저장할 수 있도록, 사용자에게 코호트 명과 설명을 입력 받는 사용자 인터페이스(660)를 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 코호트 명과 설명을 입력 받은 후, 사용자 인터페이스 객체(670)에 대한 선택 입력에 응답하여, 필터링된 환자 의료 데이터에 대한 코호트 데이터를 새롭게 저장할 수 있다.
도 7은 코호트 데이터 처리 장치가 필터링된 환자 의료 데이터를 분석하여 제시하는 차트 및 테이블에 대하여 설명한다.
먼저, 코호트 데이터 처리 장치가 필터링된 환자 의료 데이터를 분석하여 제시하는 과정을 설명한다. 코호트 데이터 처리 장치는 필터 조건에 따라 필터링된 환자 의료 데이터에 대한 환자(patient) 수 및 샘플(sample) 수를 사용자 인터페이스 객체(710)를 통하여 제시할 수 있다. 여기서, 환자 수란 해당 필터 조건을 만족하는 환자 의료 데이터가 포함하는 중복되지 않는 환자의 수를 나타낼 수 있다. 샘플의 수는 코호트 데이터를 구성하는 환자로 인하여 발생되는 모든 병리 검체의 수를 나타낼 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 필터링된 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블을 제시할 수 있다. 필터 조건은, SEER, TNM, 환자 정보, 치료 정보, 유전체 정보, 및 Biobank 검체 보유 정보 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합의 조건을 포함할 수 있다.
SEER이란, 암이 발생한 장기로부터 진행한 정도를 범주화한 병기 분류이다. SEER 스테이지 코드(SEER stage code)는 아래 표 1과 같이 나타낼 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자에 의하여 설정된 SEER 스테이지 코드에 매칭하는 환자 의료 데이터를 필터링할 수 있다.
SEER stage code 정의
0 In situ
1 Localized only
2 Regional by direct extension only
3 Regional lymph nodes involved only
4 Regional by BOTH direct extension AND lymph node involvement
5 Regional, NOS (Not Otherwise Specified)
6 Distant site(s)/node(s) involved
7 Unknown if extension or metastasis (unstaged, unknown, or unspecified) Death certification only case
TNM이란, 종양의 병기를 결정하는 한 방법으로 암의 진행 정도를 나타낸다. T 스테이지는 원발암이 생긴 장기에서 종양의 크기와 침윤 정도를 나타낸다. N 스테이지는 원발암이 생긴 장기에서 국소 림프절에 대한 침범 정도를 나타낸다. M 스테이지는 국소 림프절 침범을 넘어 혈관이나 림프관을 통해 타 장기에 전이된 정도를 나타낸다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자에 의하여 설정된 T 스테이지 코드(예를 들어, Tx, Tis, T0, T1, T2, T3, T4)에 매칭하는 환자 의료 데이터를 필터링할 수 있으며, 사용자에 의하여 설정된 N 스테이지 코드(예를 들어, Nx, N0, N1, N2, N3)에 매칭하는 환자 의료 데이터를 필터링할 수도 있으며, 사용자에 의하여 설정된 M 스테이지 코드(예를 들어, M0, M1)에 매칭하는 환자 의료 데이터를 필터링할 수도 있다.
환자 정보는 환자의 암 등록 당시의 연령, 환자 성별에 대한 정보를 포함할 수 있다. 치료 정보는, 수술 시행 여부, NGS 유전자 검사 시행 여부, 항암제 처방 여부, 방사선 치료 시행 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다. 유전체 정보는 환자의 유전적 정보에 관한 것으로, 돌연변이가 생긴 유전자(Mutated gene)에 관한 정보를 포함할 수 있다.
이하에서는, 필터 조건에 의하여 필터링된 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블을 생성하는 방법에 관하여 설명한다.
코호트 데이터 처리 장치는 환자 의료 데이터를 분석하여 바 차트(bar chart), 파이 차트(pie chart), 및 테이블(table) 중 적어도 하나를 제시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 코호트 데이터 처리 장치는 필터링된 환자 의료 데이터를 SEER 스테이지 코드에 따라 분류하여 각 스테이지 코드에 대응하는 환자 의료 데이터 수에 따라 차트 또는 테이블을 생성할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 필터링된 환자 의료 데이터를 T 스테이지 코드(예를 들어, Tx, Tis, T0, T1, T2, T3, T4)에 따라 분류하여 각 스테이지 코드에 대응하는 환자 의료 데이터의 수에 따라 차트 또는 테이블을 생성할 수 있다. 마찬가지로, 코호트 데이터 처리 장치는 N 스테이지 코드(예를 들어, Nx, N0, N1, N2, N3)에 대응하는 환자 의료 데이터의 수에 따라 차트 또는 테이블을 생성할 수 있고, M 스테이지 코드(예를 들어, M0, M1)에 대응하는 환자 의료 데이터의 수에 따라 차트 또는 테이블을 생성할 수 있다.
도 7을 참조하면, 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 암 등록 당시 연령(Age)에 따른 바 차트, SEER 스테이지에 따른 파이 차트, T 스테이지에 따른 파이 차트, N 스테이지에 따른 파이 차트, 돌연변이 유전자(mutated gene)에 따른 테이블을 생성할 수 있다. 이외에도, 코호트 데이터 처리 장치는 환자 성별(남/여), 수술(Surgery) 시행 여부, NGS 유전자 검사 시행 여부, Biobank 조직 검체 보유 여부, 항암제 처방(chemotherapy) 여부, 방사선 치료(radiation therapy) 시행 여부에 따른 차트 또는 테이블을 각각 생성하여 제시할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(720)에 대한 선택 입력에 응답하여, 의료 조건에 대한 목록을 제시할 수 있다. 의료 조건이란 의료(medical) 정보와 관련된 조건을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 의료 조건 목록은, 암종(Cancer Type), 세분화된 암종(Cancer Detailed Type), 성별(Sex), 연령(Age), Biobank 검체 유무, NGS(Next-Generation Sequencing) 검사유무, SEER Stage 등의 의료 조건을 포함할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 제시된 의료 조건 중 적어도 하나의 의료 조건에 대한 선택 입력을 수신하는 경우에 응답하여, 선택된 의료 조건에 대응하는 차트 또는 테이블을 사용자 인터페이스 객체(640)에 제시하고, 선택되지 않은 나머지 의료 조건에 대응하는 차트 또는 테이블은 인터페이스 객체(640)에 제시하지 않고 숨길 수 있다. 예를 들어, 사용자로부터 의료 조건 중 연령(Age)에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 필터링된 환자 의료 데이터를 이용하여 연령(Age)에 따른 바 차트를 제시할 수 있다.
더 나아가, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 수신된 드래그-앤드-드롭(drag and drop) 입력에 기초하여, 제시된 차트 또는 테이블에 대한 위치를 변경하여 제시할 수도 있다. 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 SEER 스테이지 차트(730)에 대한 드래그-앤드-드롭(drag and drop) 입력을 수신할 수 있고, SEER 스테이지 차트(730)에 대한 위치를 변경하여 제시할 수 있다.
도 8은 필터 조건을 제시된 차트 또는 테이블을 이용하여 추가하는 과정을 설명한다.
코호트 데이터 처리 장치는 차트 또는 테이블 중 적어도 하나에 대하여 사용자로부터 수신된 일부 영역(region)에 대한 선택 입력에 기초하여, 선택된 영역에 대응하는 필터 조건을 추가하여 환자 의료 데이터를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 돌연변이 유전자 테이블(811)의 일부 영역(812)에 대한 선택 입력을 수신할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(820)에 대한 선택 입력을 수신하는 것에 응답하여, 일부 영역(810)에 대응하는 필터 조건을 기존 필터 조건에 추가할 수 있다. 도 8의 예시에 따르면, 돌연변이가 생긴 유전자(Mutated Gene) 테이블을 통하여 APC 또는 KRAS 유전자에 돌연변이(SNV, INDEL)가 확인된 조건을 가지는 환자 의료 데이터를 추가로 필터링할 수 있다. 이와 같은 방법으로 CNV (Copy Number Variation), SV (Structural Variation)테이블을 통하여 다른 종류의 변이에 대해서 추가로 필터링할 수 있다.
마찬가지로, 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 바 차트의 일부 영역(840)에 대한 선택 입력을 수신할 수도 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 바 차트의 일부 영역(840)에 대한 선택 입력을 수신하는 것에 응답하여, 일부 영역(850)에 대응하는 필터 조건을 기존 필터 조건에 추가할 수 있다. 도 8의 예시에 따르면, 환자 연령(Age) 중 선택된 영역에 대응하는 필터 조건인 50세 이상 60세 이하의 연령의 조건으로 환자 의료 데이터를 추가로 필터링할 수 있다.
코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 파이 차트의 일부 영역(860)에 대한 선택 입력을 수신할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 파이 차트의 일부 영역(860)에 대응하는 필터 조건을 기존 필터 조건에 추가할 수 있다. 도 8의 예시에 따르면, 환자 성별(Sex) 중 선택된 영역에 대응하는 필터 조건으로 여성을 선택하여 환자 의료 데이터를 추가로 필터링할 수 있다.
도 9는 필터링된 환자 의료 데이터 각각에 대하여 사용자로부터 삭제 입력을 수신하는 과정을 설명한다.
코호트 데이터 처리 장치는 필터링된 환자 의료 데이터에 대한 목록(910)을 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자로부터 필터링된 환자 의료 데이터 중 일부 환자 의료 데이터에 대한 삭제 입력을 수신하는 경우에 응답하여, 일부 환자 의료 데이터를 추가로 필터링할 수 있다.
구체적으로, 코호트 데이터 처리 장치는 필터링된 환자 의료 데이터 각각에 대하여 대응되는 복수의 사용자 인터페이스 객체(921, 922, 923, 924)를 함께 제시할 수 있다. 코호트 데이터 처리 장치는 사용자 인터페이스 객체(924)에 대한 선택 입력을 수신하는 경우, 사용자 인터페이스 객체(924)에 대응하는 환자 의료 데이터에 대한 삭제 입력으로 판단하여, 해당 환자 의료 데이터를 추가로 필터링할 수 있다. 이때, 선택된 사용자 인터페이스 객체(924)는 사용자 인터페이스 객체(934)로 변환되어 제시될 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치는 변환된 사용자 인터페이스 객체(934)에 대한 선택 입력에 응답하여, 사용자 인터페이스 객체(934)를 다시 기존의 사용자 인터페이스 객체(924)로 변환하여 제시하고, 대응하는 환자 의료 데이터를 복구할 수 있다. 다시 말해, 해당 환자 의료 데이터를 코호트 데이터에 포함시켜 분석할 수 있다.
도 10은 코호트 데이터 처리 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치(100)는 통신부(1010), 메모리(1020), 프로세서(1030), 및 디스플레이(1040)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치의 통신부(1010)는 질병 환자 데이터베이스가 저장된 외부 장치로부터 환자 의료 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 코호트 데이터 처리 장치의 통신부(1010)는 질병 분류 트리를 외부 장치로부터 수신할 수 있다. 다른 일 실시예에 따른 코호트 데이터 처리 장치에서는 질병 환자 데이터베이스가 메모리(1020)에 저장될 수도 있다.
프로세서(1030)는 사용자로부터 수신되는 하나 이상의 제1 입력에 응답하여, 질병 분류 트리로부터 복수의 항목을 디스플레이(1040)에 제시할 수 있다. 또한, 프로세서(1030)는 복수의 항목들 중 적어도 하나의 항목에 대한 하나 이상의 제2 입력에 응답하여, 적어도 하나의 항목을 선택할 수 있다. 프로세서(1030)는 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 질병 환자 데이터베이스로부터 선택된 적어도 하나의 항목에 매칭하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서(1030)는 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블을 디스플레이(1040)에 제시할 수 있다. 프로세서(1030)는 사용자로부터 필터 조건을 수신하는 것에 응답하여, 수신된 필터 조건에 따라 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링하고, 필터링된 환자 의료 데이터를 분석함으로써 차트 및 테이블을 수정하여 디스플레이(1040)에 제시할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 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.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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.

Claims (21)

  1. 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 코호트 데이터 처리 방법에 있어서,
    사용자로부터 수신되는 하나 이상의 제1 입력에 응답하여, 질병 분류 트리로부터 복수의 항목을 제시하는 단계;
    상기 복수의 항목들 중 적어도 하나의 항목에 대한 하나 이상의 제2 입력에 응답하여, 상기 적어도 하나의 항목을 선택하는 단계; 및
    코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 질병 환자 데이터베이스로부터 상기 선택된 적어도 하나의 항목에 매칭하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터(cohort data)를 생성하는 단계
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 항목을 제시하는 단계는,
    상기 질병 분류 트리에서 질병 발생 부위 별로 구분되는 하나 이상의 제1 항목 중 한 항목에 대한 확장 조작에 응답하여, 확장된 제1 항목의 질병 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제2 항목을 확장하여 제시하는 단계;
    상기 하나 이상의 제2 항목 중 하나의 항목에 대한 확장 조작에 응답하여 확장된 제2 항목의 세부 질병 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제3 항목을 확장하여 제시하는 단계
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 항목을 제시하는 단계는,
    상기 사용자로부터의 수신되는 검색어 입력에 응답하여, 상기 검색어가 포함된 항목을 다른 항목과 구분되게 표시하여 제시하는 단계
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 검색어가 포함된 항목을 다른 항목과 구분되게 표시하여 제시하는 단계는,
    상기 검색어가 포함된 항목 및 상기 검색어가 포함된 항목과 인접한 항목을 함께 제시하는 단계;
    상기 검색어가 포함된 항목의 상위 항목 및 상기 상위 항목과 인접한 항목을 함께 제시하는 단계
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    제1 사용자 인터페이스 객체에 대한 선택 입력에 응답하여, 디스플레이에 제시된 항목 중 상기 하나 이상의 제1 항목 및 상기 하나 이상의 제1 항목의 상위 항목만을 제시하고, 나머지 항목을 숨기는 단계
    를 더 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    제2 사용자 인터페이스 객체의 위치 변경을 위한 드래그 입력을 수신하고, 상기 제2 사용자 인터페이스 객체의 변경된 위치에 따라 디스플레이에 제시된 항목의 크기를 조절하는 단계
    를 더 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 질병 분류 트리로부터 복수의 항목을 제시하는 단계는,
    상기 하나 이상의 제1 항목 각각에 대하여 매칭하는 환자 의료 데이터의 수를 산출하는 단계;
    상기 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제1 개수의 항목에 대하여, 항목 별 매칭하는 환자 의료 데이터의 수에 비례하는 바 차트(bar chart)를 제시하는 단계;
    상기 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제2 개수의 항목에 대하여, 항목 마다 파이에서 차지하는 영역을 환자 의료 데이터의 수에 비례하여 결정함으로써 파이 차트(pie chart)를 제시하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 제1 항목 중 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 많은 순서대로 제3 개수의 항목에 대하여, 항목 별 매칭하는 환자 의료 데이터의 수가 표시된 테이블(table)을 제시하는 단계
    를 더 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 사용자로부터 적어도 하나의 환자 번호를 수신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 환자 번호 각각에 대하여 상기 질병 환자 데이터베이스에 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 적어도 하나의 환자 번호 중 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하는 환자 번호 및 매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하지 않는 환자 번호를 구분하여 제시하는 단계;
    매칭하는 환자 의료 데이터가 존재하는 환자 번호에 대응하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 다른 코호트 데이터를 생성하는 단계
    를 더 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 코호트 데이터에 대한 코호트 리스트(cohort list)를 제시하는 단계;
    상기 코호트 리스트에서 적어도 하나의 코호트 데이터을 선택하는 입력에 응답하여, 상기 선택된 적어도 하나의 코호트 데이터가 포함하는 환자 의료 데이터를 통합하여 새로운 코호트 데이터를 생성하는 단계
    를 더 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 차트(chart) 및 테이블(table) 중 적어도 하나를 제시하는 단계
    를 더 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시하는 단계는,
    상기 사용자로부터 필터 조건을 수신하는 것에 응답하여, 상기 수신된 필터 조건에 따라 상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링(filtering)하는 단계;
    필터링된 환자 의료 데이터를 분석함으로써 차트 및 테이블의 내용을 실시간으로 수정하여 제시하는 단계
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 필터 조건은,
    SEER, TNM, 환자 정보, 치료 정보, 유전체 정보, 및 Biobank검체 보유 정보 중 적어도 하나 또는 둘 이상의 조합의 조건
    을 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시하는 단계는,
    의료 조건에 대한 목록을 제시하는 단계;
    상기 사용자로부터 제시된 의료 조건 목록 중 적어도 하나의 의료 조건에 대한 선택 입력을 수신하는 경우에 응답하여, 선택된 의료 조건에 대응하는 차트 또는 테이블을 제시하는 단계
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시하는 단계는,
    상기 사용자로부터 수신된 드래그-앤드-드롭 입력에 기초하여, 상기 제시된 차트 및 테이블에 대한 위치를 변경하여 제시하는 단계
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링하는 단계는,
    차트 및 테이블 중 적어도 하나에 대하여 상기 사용자로부터 수신된 일부 영역(region)에 대한 선택 입력에 기초하여, 상기 선택된 영역에 대응하는 필터 조건을 추가하여 환자 의료 데이터를 필터링하는 단계
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 필터링된 환자 의료 데이터에 대한 목록을 제시하는 단계;
    상기 사용자로부터 상기 필터링된 환자 의료 데이터 중 일부 환자 의료 데이터에 대한 삭제 입력을 수신하는 경우에 응답하여, 상기 일부 환자 의료 데이터를 추가로 필터링하는 단계
    를 더 포함하는 코호트 데이터 처리 방법.
  17. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제16항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  18. 코호트 데이터 처리 장치에 있어서,
    사용자로부터 수신되는 하나 이상의 제1 입력에 응답하여, 질병 분류 트리로부터 복수의 항목을 디스플레이 상에 제시하고, 상기 복수의 항목 중 적어도 하나의 항목에 대한 하나 이상의 제2 입력에 응답하여, 상기 적어도 하나의 항목을 선택하며, 코호트 생성을 실행하는 것에 응답하여, 질병 환자 데이터베이스로부터 상기 선택된 적어도 하나의 항목에 매칭하는 환자 의료 데이터를 추출함으로써 코호트 데이터를 생성하는 프로세서
    를 포함하는 코호트 데이터 처리 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 질병 분류 트리에서 질병 발생 부위 별로 구분되는 하나 이상의 제1 항목 중 한 항목에 대한 확장 조작에 응답하여, 확장된 제1 항목의 질병 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제2 항목을 확장하여 제시하고, 상기 하나 이상의 제2 항목 중 하나의 항목에 대한 확장 조작에 응답하여 확장된 제2 항목의 세부 질병 종류 별로 구분되는 하나 이상의 제3 항목을 확장하여 제시하는
    코호트 데이터 처리 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 분석하여 차트 및 테이블 중 적어도 하나를 제시하는
    코호트 데이터 처리 장치.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자로부터 필터 조건을 수신하는 것에 응답하여, 상기 수신된 필터 조건에 따라 상기 생성된 코호트 데이터에 대한 환자 의료 데이터를 필터링(filtering)하고, 필터링된 환자 의료 데이터를 분석함으로써 차트 및 테이블의 내용을 실시간으로 수정하여 제시하는
    코호트 데이터 처리 장치.
KR1020210034163A 2021-03-16 2021-03-16 의료 데이터에 기초한 코호트 데이터 처리 장치 및 방법 KR102632155B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210034163A KR102632155B1 (ko) 2021-03-16 2021-03-16 의료 데이터에 기초한 코호트 데이터 처리 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210034163A KR102632155B1 (ko) 2021-03-16 2021-03-16 의료 데이터에 기초한 코호트 데이터 처리 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220129361A true KR20220129361A (ko) 2022-09-23
KR102632155B1 KR102632155B1 (ko) 2024-01-31

Family

ID=83445999

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210034163A KR102632155B1 (ko) 2021-03-16 2021-03-16 의료 데이터에 기초한 코호트 데이터 처리 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102632155B1 (ko)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6611846B1 (en) * 1999-10-30 2003-08-26 Medtamic Holdings Method and system for medical patient data analysis
US20040078236A1 (en) * 1999-10-30 2004-04-22 Medtamic Holdings Storage and access of aggregate patient data for analysis
KR20100129016A (ko) * 2009-05-29 2010-12-08 (주)바텍이우홀딩스 의료정보 검색방법 및 시스템
KR20180026574A (ko) * 2013-10-08 2018-03-12 코타 인코포레이티드 임상 결과 추적 및 분석
JP2019512796A (ja) * 2016-03-14 2019-05-16 トライネットエックス・インコーポレイテッドTriNetX, Inc. マスター用語法データモデルを用いたデータの問い合わせ
US20200211716A1 (en) 2018-12-31 2020-07-02 Tempus Labs Method and process for predicting and analyzing patient cohort response, progression, and survival
KR20210011768A (ko) * 2019-07-23 2021-02-02 서울대학교병원 임상연구를 위한 cdw 연구검색 시스템과 방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6611846B1 (en) * 1999-10-30 2003-08-26 Medtamic Holdings Method and system for medical patient data analysis
US20040078236A1 (en) * 1999-10-30 2004-04-22 Medtamic Holdings Storage and access of aggregate patient data for analysis
KR20100129016A (ko) * 2009-05-29 2010-12-08 (주)바텍이우홀딩스 의료정보 검색방법 및 시스템
KR20180026574A (ko) * 2013-10-08 2018-03-12 코타 인코포레이티드 임상 결과 추적 및 분석
JP2019512796A (ja) * 2016-03-14 2019-05-16 トライネットエックス・インコーポレイテッドTriNetX, Inc. マスター用語法データモデルを用いたデータの問い合わせ
US20200211716A1 (en) 2018-12-31 2020-07-02 Tempus Labs Method and process for predicting and analyzing patient cohort response, progression, and survival
KR20210011768A (ko) * 2019-07-23 2021-02-02 서울대학교병원 임상연구를 위한 cdw 연구검색 시스템과 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"cBioPortal", [online], 인터넷: <URL: https://www.cbioportal.org/>, (2021.03.04. 공개, 2023.07.19. 추출)* *

Also Published As

Publication number Publication date
KR102632155B1 (ko) 2024-01-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. A deep learning risk prediction model for overall survival in patients with gastric cancer: A multicenter study
Madabhushi et al. Image analysis and machine learning in digital pathology: Challenges and opportunities
Lee et al. CellSeg: a robust, pre-trained nucleus segmentation and pixel quantification software for highly multiplexed fluorescence images
Schulz et al. Multimodal deep learning for prognosis prediction in renal cancer
CN109378065A (zh) 医疗数据处理方法及装置、存储介质、电子设备
CN108780661A (zh) 用于改善将具有相似简档的患者聚类在一起的聚类模型的性能的相关性反馈
US11967084B2 (en) PDAC image segmentation method, electronic device and storage medium
JP2010165127A (ja) 情報処理装置および情報処理方法
Lauric et al. Wall shear stress association with rupture status in volume matched sidewall aneurysms
US20210217524A1 (en) Performing a prognostic evaluation
Ladbury et al. Utilization of model-agnostic explainable artificial intelligence frameworks in oncology: a narrative review
CN110175978A (zh) 一种肝癌影像组学数据处理方法、系统、装置和存储介质
JP2013198817A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび記憶媒体
CN109448858A (zh) 结直肠癌医疗数据处理方法及装置、存储介质、电子设备
Zdilar et al. Evaluating the effect of right-censored end point transformation for radiomic feature selection of data from patients with oropharyngeal cancer
Ren et al. Recurrence analysis on prostate cancer patients with Gleason score 7 using integrated histopathology whole-slide images and genomic data through deep neural networks
JP6797088B2 (ja) 学習データ生成支援装置および学習データ生成支援装置の作動方法並びに学習データ生成支援プログラム
Şerbănescu et al. Automated Gleason grading of prostate cancer using transfer learning from general-purpose deep-learning networks
Kanna et al. A review on prediction and prognosis of the prostate cancer and gleason grading of prostatic carcinoma using deep transfer learning based approaches
Zhao et al. Development and validation of preoperative magnetic resonance imaging-based survival predictive nomograms for patients with perihilar cholangiocarcinoma after radical resection: a pilot study
KR102632155B1 (ko) 의료 데이터에 기초한 코호트 데이터 처리 장치 및 방법
Virgolin et al. Machine learning for the prediction of pseudorealistic pediatric abdominal phantoms for radiation dose reconstruction
Pancoska et al. Macro-and micro-environmental factors in clinical hepatocellular cancer
Borthwick et al. ePhenotyping for Abdominal Aortic Aneurysm in the Electronic Medical Records and Genomics (eMERGE) Network: algorithm development and Konstanz information miner workflow
Danala et al. Improving efficacy of metastatic tumor segmentation to facilitate early prediction of ovarian cancer patients' response to chemotherapy

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