전자의무기록으로부터 주 임상경로를 추출하기 위한 방법

Extraction Method for a Model of Clinical Pathway from EMR

Hyochan Jeon*, Heejoon Park*, Kijung Ju*, Jinsang Kim†, Yoonnyun Kim*

* 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 704-701

Abstract: An automated extraction method for clinical pathway was proposed in this paper. The patient group for interested diagnosis extracted from the EMR system was purified and the necessary clinical items for experiments were picked out on the basis of length of stay and the operation day. Then, the general case of patient group from interested diagnosis was extracted using a probability distribution. Finally, the clinical order data from implemented general case was grouped and classified using the method of medication frequency centralizing and symbolizing of lab result. 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 for development of clinical pathway was implemented to display the essential and operational item for medical examination and treatment, and verified by clinical expert cross each other, and to make it easy to modify the basic pathway model.

Keyword: Clinical Pathway, EMR, Patient Group, CDSS

I. 배 경

국내의 의료정책은 의료기관 평가와 같은 의료의 질 향상에 대한 정책으로 변화하고 있으며, 이러한 기반 위에서 의료기관에서도 의료의 질을 향상시키기 위한 다양한 노력을 하고 있다. 특히 제한된 진료비용에서 효과적인 의료서비스를 시행하기 위한 방법으로 다빈도 질병군을 중심으로 한 주 임상경로(clinical pathway, CP)의 개발에 많은 관심을 보이고 있다.

CP를 개발하기 위해서는 많은 의료전문가들의 합의에 의한 방식으로 대상 질병군의 선정, 대상 환자군의 선정, 개발팀 조직 구성, 진료과정의 조사, 문헌고찰, 진료과정 개발, 예비조사, 진료과정의 표준 설정 등과 같은 많은 단계별 작업이 이루어져야 하며, 이에 따른 인적, 물적 비용은 의료기관에서 부담해야 한다. 또한 의료기관별로 다른 진료환경에 의해 개발된 CP 모델을 다른 병원에 그대로 적용하기 어려우며, 동일한 의료기관 내에서도 새로운 의료 서비스의 도입이나 장비 도입, 시설 구축 등으로 인해 CP의 지속적인 유지관리 또한 어려운 실정이다.

본 논문에서는 대학병원에서 발생된 전자의무기록(electronic medical record, EMR)시스템의 임상 데이터를 활용하여 CP를 개발하고 유지관리하기 위한 방법으로 전자의무기록 시스템에서 축적된 데이터를 활용함으로써 CP 개발에 소요되는 인적, 물적 자원의 소모를 줄이기 위한 방법을 제시하고자 한다. 그리고 CP를 개발하기 위해 자동으로 필요한 데이터를 추출하고 구현한 시스템을 통해 CP 개발이 용이하도록 하며, 과거에 발생된 데이터를 기반으로 CP에 적용할 데이터를 추출한 후 임상에서의 의미를 제시하고 의료전문가들의 분석을 통해 임상경로의 설계 및 관리를 위한 근거로서 활용하고자 한다.

II. 방 법

CP를 개발하기 위해 대상 상병의 환자나 수술 환자를 대상으로 EMR에서 데이터를 추출하는 과정에서 가장 중요한 부분은 대상 상병이나 수술로 인한 일반화된 경우의 데이터를 걸러내는 것이며, 이 일반화된 경우는 의료전문가의 경험을 통해 얻어진다.

본 논문에서는 전자의무기록 내의 데이터베이스로부터 각각의 테이블로 접근하여 CP 모델을 추출하기까지의 단계를 크게 3단계로 구분하였는데, 이를 그림 1.과 같이 나타내었다. 첫 번째 단계는 대상 상병 또는 특정 수술을 시행한 환자군을 추출하는 단계이고, 두 번째 단계는 대상 환자발생 오더를 추출하고 분석이 가능한 데이터로 리모델링하는 단계이며, 마지막 단계는 의료전문가가 CP를 개발하기에 용이한 형태로 데이터를 분석한 결과를 표현하는 단계이다.

이러한 CP 추출을 위한 데이터 처리과정과 관련 테이블 리스트를 그림 2.에서와 같이 나타내었다.

2.1 환자군 추출

임상 데이터 중 상병 또는 수술명을 기준으로 해당 환자군을 추출하였으며 이 과정에서 환자마다 재원기간을 함께 산출하였다. 입원 기간 데이터는 대상상병으로 인한 입원 기간과 합병증 또는 다른 변이로 인한 입원기간으로 분류하였다. 산정된 재원일수를 기준으로 특정 상병의 대상 환자군을 추출하고 재원

그림 . 데이터 기반 CP 개발 및 적용 단계.

그림 . CP 개발을 위한 데이터 추출 단계.

기간에 따른 추출 집단의 재처리 및 데이터 정제를 수행하였으며, 오더의 분류별 그룹화 기준은 재원일차수에 따른 오더, 진단검사 결과의 변화 추세를 통해 사용자가 설정할 수 있도록 하였다. 확률분포를 사용하는 통계적 방법을 이용하여 이상치 (outlier) 데이터를 제거하여 관심 상병의 환자집단을 자동추출 하도록 하였다.

2.2 처방정보 추출

본 논문에서는 EMR에 축척된 데이터로부터 의료전문가의 경험을 추출하기 위해서 EMR 데이터베이스로부터 CP 모델을 추출하기 위한 임시 저장소를 사용하여 데이터를 추출하고 추출된 데이터를 정제하는 과정을 거쳐 추출된 환자 리스트에서 재원기간별로 일반화된 경우의 처방 패턴을 추출하였다.

이 단계에서는 재원기간 정형화를 통한 재원기간 내 일자별 처방, 약/주사 처방 및 진단검사결과에 대한 정보를 각각 분류하였다. 진단검사 결과를 정형화하기 위해 각각의 검사결과에서 점상범위 값과 해당 검사결과를 비교하여 정상과 비정상으로 구분하였으며, 비정상결과에서도 정상범위 초과와 미달로 각각 구분하여 분류하였다.

2.3 CP 개발을 위한 데이터 표현

CP 추출을 위한 데이터 표현은 다음의 4가지 방법을 사용할 수 있도록 하였다.

․약 처방, 주사 처방, 검사 지시와 같은 분류기준을 선택하여 선택된 분류 기준별로 처방의 빈도수를 볼 수 있도록 다빈도 처방 항목을 우선적으로 고정시킨 다음 재원일자에 해당빈도를 표시하는 방법

․의료전문가들이 다각도로 분석할 수 있도록 재원기간을 고정하고 각각의 재원일자별로 다빈도 처방 항목을 표시하는 방법

․약/주사와 같은 각각의 코드별로 구분되는 경우 세부 그룹별로 먼저 그룹화 후 세부 코드를 다빈도 순서로 표현하는 방법

․재원일자에 따른 검사결과를 다빈도 순서로 배열하고 정상 결과 빈도수와 비정상 결과 빈도수를 함께 표현하는 방법

한편, 약/주사와 같이 그 효능은 동일하지만 EMR 시스템에서는 관리를 위한 목적으로 각각의 코드로 분산된 데이터들은 다음 표 1.과 같은 보건복지부의 효능별 분류방법에 따라 구분하여 분류하였다.

추출된 환자집단에게 발생되어진 처방을 코드화 하고 전자의무기록 내의 코드를 연계하는 방법으로 진료내역을 분류함으로써 처방패턴을 데이터화 하였다. 이때 데이터화된 처방 패턴을 컴퓨터 화면과 종이에 표현하여 전문가 집단이 이를 바탕으로 토론할 수 있는 기본 자료를 출력해 주는 자동화시스템을 구현하였다. 또한 전문가들의 합의 후 그 결과를 다시 시스템에 입력함으로써 향후의 처방 내역을 지속적으로 관찰 할 수 있도록 하였다.

표 1. 보건복지부 약품의 효능별 분류기준

Code	Classification
100	+ 신경계감각기관용 의약품
200	+ 개개의 기관계용 의약품
210		+ 순환계용약
211			강심제
212			부정맥용제
213			이뇨제
214			혈압강하제
215			혈관보강제
216			혈관수축제
217			혈관확장제
218			동맥경화용제
219			기타의 순환계용약
220		+ 호흡기관용약
230		+ 소화기관용약
240		+ 호르몬제(항호르몬제를 포함）
250		+ 비뇨생식기관 및 항문용약
260		+ 외피용약
290		+ 기타의 개개의 기관용 의약품
300	+ 대사성 의약품
400	+ 조직세포의 기능용 의약품
600	+ 항병원생물성 의약품
700	+ 치료를 주목적으로 하지않는 의약품 관련제품
800	+ 마약

III. 결 과

대상 상병으로 입원한 환자들 중 확률분포를 이용한 필터링으로 변이를 제거한 일반적인 경우의 환자군을 얻었다. 이 과정에서 환자의 개인정보를 보호하기 위한 익명화 과정과 입원 및 퇴원일자로부터 재원기간을 계산하여 데이터들을 서로 비교 가능하도록 정형화하였다.

대상 상병 환자군은 그림 3.과 같이 일자별 재원환자의 분포도로 나타내었다. 그림 3.의 대상상병은 ICD(international classification of diagnosis) 상병 코드  I20(협심증)에 대한 환자군들의 재원일수에 대한 분포도이며 필터링 하기 전의 환자군은 최대 161일 및 평균 7.286일의 재원기간을 나타내었으며, 이를 필터링한 후의 환자군에서는 최대 13일 및 평균 3.05일의 재원기간으로 압축된 결과를 얻을 수 있었다.

그림  I20 환자군의 재원일수에 대한 분포.

추출된 환자들의 재원기간 중에 발생된 처방들을 추출하여 처방의 종류별로 분류하고, 입원일자와 처방일자로부터 재원기간에 따른 처방을 정형화하였으며, 개별적으로 그룹화 된 약 및 주사처방을 효능별로 분류하여 동일한 효능의 약 및 주사처방 그룹으로 재분류하고, 진단검사 결과에 따라 검사결과를 정형화하였다. 또한 재원 일자별로 처방들의 변화추세를 확인하기 위해 재원환자수 대비 처방의 수를 비율로 표현하였다.

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. 그림 4에 검사결과 분석화면의 예시를 나타내었다.

그림  검사결과 분석화면 예시.

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.

본 논문에서 구현된 응용 프로그램을 사용하여 처방 패턴을 컴퓨터 화면에 표현한 결과를 그림 5.에 나타내었다. 사용자의 편이를 위하여 재원일수에 처방된 빈도를 나타내고 전문가의 필수, 선택 구분 등을 색을 통해 나타내었다.

IV. 결 론

본 논문에서는 CP를 개발하는 과정에서 실제 의료 환경에서 발생된 전자의무기록 데이터를 활용하여 대상 상병으로 입원한 환자의 재원기간 중 진료패턴을 분석하여 자동으로 필요한 데이터를 추출하는 단계별 방법을 제시하고, 그에 따른 시스템을 구현하여 의료기관에서 보다 쉽게 CP를 개발할 수 있는 방법을 제시하였다.

그림 . 구현된 CP 개발 프로그램의 화면 예시.

전자의무기록 내의 데이터로부터 CP 개발에 필요한 기초 데이터를 자동으로 추출하기 위해서는 데이터를 정형화하여 일반적 사례의 환자군을 추출하여야 하며, 일반적인 경우의 환자군을 추출하기 위해서는 상자수염방법과 확률분포를 이용하는 것이 효과적이다. 또한 진료의 패턴을 분석하여 이를 기초로 한 CP를 개발하기 위해서는 전자의무기록 시스템의 처방 데이터들을 성격에 따라 분류하고 정형화할 수 있어야 한다.

본 논문에서 제시한 방법을 통하여 과거에 발생된 의무기록 내의 데이터를 근거로 한 의료기관별 맞춤형 CP 모델을 구축하는 과정에서 시간과 인적, 물적 노력을 절감하는 효과를 기대할 수 있을 것이다.

Acknowledgement

본 연구는 산업자원부 지방기술혁신사업(RTI04-01-01) 지원으로 수행되었음.

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.

3.  Furaker C. Hellstrom-Muhli U. Walldal E. Quality of care in relation to a critical pathway from the staff's perspective. J Nurs Manag 12(5), 309-16, 2004.

4. Uchikura T. Hashiguchi M. Suzuki Y. Takeshita K. Tuchimoto K. Ikeda S. Sakamaki H. Shimizu K. Abe T. Mochizuki M. Effect on duration of antibiotic therapy and drug cost by introducing critical pathway for patients with CAP in Japan. Yakugaku Zasshi, 125(8), 659-63, 2005.