의약품 추천 시스템에서 전자 건강 기록(EHR) 그래프의 효과 분석 = On Analyzing the Effect of the Electronic Health Records (EHR) Graph on Medication Recommendation

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The medication recommendation aims to recommend effective medications at a patient's current visit, utilizing Electronic Health Records (EHR) data. A number of medication recommender systems have been proposed to solve this problem. In this paper, we first point out that these methods just utilize the co-prescription relations between medications represented by the EHR graph without verifying their effect in recommending effective medications. Then, we compare and analyze the recommendation accuracies of various state-of-the-art medication recommender systems equipped with or without the EHR graph. Our experimental results show that utilizing the EHR graph may not necessarily enhance the accuracy of medication recommendation, rather incurring a negative effect. This work is meaningful since it helps existing and future medication recommender systems to provide more accurate medication recommendation for patients.

국문 초록 (Abstract)

의약품 추천 문제는 전자 건강 기록(Electronic Health Records, EHR) 데이터를 활용하여, 환자의 현재 방문에서 효과적인 의약품들을 추천하는 것을 목표로 한다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 방법들이 제안되었지만, 우리는 기존 방법들이 환자에게 효과적인 의약품들을 추천하는 데 있어서 EHR 그래프로 표현되는 의약품 간의 관계가 어떠한 영향을 미치는지 검증하지 않고 단순히 이를 활용하거나 활용하지 않는다는 점을 지적한다. 따라서, 본 논문에서는 실세계 두 가지 EHR 데이터를 사용하여 다양한 state-of-the-art 의약품 추천 시스템들과 그들의 EHR 그래프 활용 여부에 따른 변형들의 추천 정확도를 비교하고 분석한다. 그 결과, 우리는 EHR 그래프의 활용이 의약품 추천 정확도에 긍정적인 영향을 미치지 않을 수 있음을 확인했다. 본 연구를 통해, 우리는 향후 의약품 추천 시스템들이 환자에게 더욱 효과적인 의약품들을 추천할 수 있도록 도움을 주고자 한다.