데이터 클러스터 상세화 기반의 맞춤 의료를 위한 환자 클래스 관리 기법

국문 초록 (Abstract)

의료 지식의 누적과 다양한 진단·계측 장비의 활용에 의한 임상 데이터의 축적에 따라 의료현장에서는 환자별 특성에 맞는 치료를 하는 맞춤 의료에 대한 기대가 커지고 있다. 맞춤 의료에서는 환자별 특이성이 있기 때문에 환자별 특이성까지 고려한 최적의 치료방법을 선택하는 것이 중요하다. 증거기반 의료에서는 통계적으로 많은 수의 환자 집단에 대해서 유효성이 인정되는 치료 방법을 사용하는 것을 요구한다. 맞춤 의료에서는 환자별 특이성을 고려하는 것이 중요하기 때문에 축적된 임상 데이터로부터 환자가 어떤 특이한 집단에 속하는지 판단하는 것이 맞춤 의료를 위한 기반 정보로 활용될 수 있다. 이 논문에서는 맞춤의료를 위한 데이터 분석 지원 방법으로서 데이터 클러스터링 방법의 활용에 대해서 다룬다. 임상 거시 및 미시 데이터에 대한 데이터 클러스터링, 데이터 축적 및 임상 추적에 따른 환자 클래스에 따른 클러스터의 분화 및 조정, 클러스터 분화에 따른 환자 클래스에 대한 연관관계 설정 방법에 대해서 다룬다.