I.

전자의무기록으로부터의 근거기반 주 임상경로 기초모델 자동추출 방법

Automated Extraction Method for Basic Model of Problem-Oriented Clinical Pathway from EMR

Hyochan Jeon MS.*, Heejoon Park Ph.D.*, Kijung Ju Ph.D.*, Kyungil Youn Ph.D.*,         Jinsang Kim MS†, Yoonnyun Kim M.D., Ph.D.*

* Dept. of Medical Informatics, School of Medicine, Keimyung University, Daegu 700-712, chanys1@naver.com

†Dept. of Computer Engineering, School of Information and Communication, Keimyung University, Daegu 700-712

Abstract: In order to develop a problem-oriented clinical pathway using the clinical data from the progress of medical examination and treatment in university hospital, an automated extraction method for basic pathway model and was presented in this paper. The sample group for diagnosis and clinical order data was extracted from the EMR system, and the necessary items for experiments were picked out on the basis of length of stay and operation day in a specified diagnosis. From the analysis of special order, medication, injection, diagnostic examination, radiological examination, special examination, physical treatment, anesthesia, and treatment material, the sampled clinical data was grouped and classified to extract the patient and order group according to specified diagnosis. From the experimental result, a GUI-based clinical support program was implemented to display the essential and optional item for medical examination and treatment, to make the clinical data from automated method and that verified by clinical expert cross each other, and to make it easy to modify the basic pathway model.

Keyword: clinical pathway, electronic medical record, patient group, problem-oriented, clinical support system

배 경

본 논문에서는 대학병원에서 환자의 진료 과정으로부터 발생된 임상 데이터를 활용하여 특정질환 맞춤형 주 임상경로 (problem-oriented clinical pathway)를 개발하기 위하여 기본모형 (basic model)을 만드는 방법을 제안하였으며, 이를 전산시스템으로 자동화하여 주 임상경로의 기본모형을 생성하는 과정을 모델링 하였다. 전자의무기록 (electronic medical record, EMR) 내의 전산화된 임상 데이터로부터 표준진료지침의 기본모형을 만들기 위해 표본 집단을 추출하는 방법으로 통계분포함수를 계산하고 이를 통해 특정 상병에 대해 재원일자 및 수술일자를 기준으로 표본 집단을 추출하는 방법을 제안하였다.

II. 방 법

재원일수를 기준으로 특정 상병의 대상 환자군을 추출하고 재원기간에 따른 추출 집단의 재처리 및 데이터 정제를 수행하였으며, 오더의 분류별 그룹화 기준은 재원일 차수에 따른 오더, 진단검사 결과의 변화 추세를 통해 사용자가 설정할 수 있도록 하였다. 상자수염 (box-whisker) 방법과 포아송 (Poisson) 분포 특성을 이용하여 이상치 (outlier) 데이터를 제거한 다음, 전자의무기록 내의 코드를 연계하는 방법으로 진료내역을 그룹화 하였다.

III. 결 과

전자의무기록 내의 임상 데이터로부터 상병별로 재원환자의 일반적인 분포 데이터를 추출하고, 추출된 표본 집단으로부터 각각의 진료내용을 특별 처방, 약 처방, 주사 처방, 진단검사, 방사선검사, 특수검사, 물리치료, 마취, 처치재료 등을 기준으로 그룹화하고 이를 분석하여 전문가들의 검증이 가능한 초기 데이터를 추출할 수 있었다. 또한, 각 그룹별 및 항목별로 필수항목과 선택항목을 구분하여 표시하고 자동으로 추출된 데이터와 전문가가 검증한 데이터가 가장 근접한 수준에서 교차점을 찾을 수 있는 방법을 도출하여 전문가들의 검증을 통하여 기본모델의 수정이 용이한 사용자 환경을 구현하였다.

IV. 결 론

본 논문에서는 전자의무기록 기반의 주 임상경로 추출의 자동화 방법을 제시하고자 하였으며, 데이터의 정형화와 통계적인 분포로부터 진료패턴을 분석하여 주 임상경로를 추출하기 위한 진료데이터의 정형화 방법을 제시하였다.

참고문헌

1. Seung Hee Ho, Young Moon Chae, Myung Yae Choi, Mi Ra Song, Study on the Development of Critical Pathway for the Cesarean Section Using Data Mining Technique, Journal of Korean Society of Medical Informatics 8-2, 41-50, 2002.

2. Rogers G. Joyner E. Mining Your Data for Health Care Quality Improvement, SAS Institute, Inc., Cary, NC., 1998.