고속병렬처리 익명화 기술기반의 다기관 임상의료정보 통합/분석시스템 개발 및 익명화 임상자료 분양 = Construction of a de-identified and integrated clinical data warehouse and analysis system based on high-speed parallel processing techniques for de-identification, and their sharing

국문 초록 (Abstract)

본 과제의 연구목표는 보건의료 정책 및 임상 연구자에게 양질의 임상의료정보 분양과 다양한 분석방법을 제공할 수 있는 익명화 된 다기관 통합 CDW 시스템을 구축하고 이를 이용한 임상의료정보 분양 및 분석시스템을 개발하는 것임.
* 연구내용
- 한국형 민감건강정보(PHI) 가이드라인 및 사용성평가 모형 개발
- 익명화 기술적용에 필요한 PHI dictionary 구축
- 구조화 및 비구조화 정보에 대한 익명화 기술 및 재식별 방지 기술 개발
- PHI 노출위험 자동평가 알고리즘 개발 및 익명화 알고리즘 성능 평가
- 다기관 통합을 위한 공통데이터 모델(CDM) 개발 및 기관별 적용
- CDM 기반의 다기관 통합 익명화 CDW 시스템 구축
- 익명화 임상의료정보를 이용한 임상관찰 및 보건의료정책 연구지원 분석시스템 개발
- 익명화 통합 임상의료정보 분양 및 분석을 위한 연구지원 포털 구축
- 연구지원 시스템 운영 및 익명화 임상정보 분양
* 연구개발에 따른 기대성과
- 공통데이터모델, 기관 간 코드 매핑, 익명화 알고리즘, 한국형 PHI 가이드 라인 등의 연구결과물을 국제 다기관 임상연구 수행에 활용
- 대규모의 다기관 통합 임상의료정보와 분석 시스템을 정책 및 임상 연구자에게 제공함으로써 보건의료 정책 및 연구의 질 향상
- 다기관의 임상의료정보를 이용하여 국가 정책을 연구하고 이를 바탕으로 국가정책을 수립함으로써 국민들의 삶의 질 향상 및 의료비 경감 효과 발생
- 보건의료연구에서 대규모 임상의료정보의 이용으로 연구 표본수 증가로 인한 연구의 객관성 확보

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this project is to develope a deidentified multi-institutional clinical data warehouse providing high-quality clinical data and various analytic methods to public health stakeholders and clinical researchers.
* Project details
- Development of a guideline for Korean private health information (K-PHI) and Model for usability evaluation with K-PHI
- Development of a PHI dictionary for deidentification
- Development of a deidentification technique for structured and/or unstructured clinical data, and prevention technique for re-identification
- Development of an estimation algorithm for PHI exposure risk
- Development and application of a common data model (CDM) for integration of multi-institutional clinical data
- Construction of a deidentified integrated CDW (iCDW) system
- Development of a portal for clinical research support system to share iCDW data - Sharing of de-identified clinical data and running portal service
* Application of the products of this project
- Promote sharing clinical data between different hospital through the application of our common data model (CDM), inter-hospital code mapping for CDM, and algorithm for deidentification
- Improving quality of clinical research and health care policy decision by providing large scale integrated clinical data
- Improvement a quality of life and saving medical cost
- Improvement of statistical power for rare disease by providing more cases from many hospital.