차세대 EMR을 위한 임상문서 정보 추출 기술의 개발 = Development of Medical Text Mining Tools for Next Electronic Medical Records (EMR)

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

*Objective of Research
-Identify the characteristics of Korean clinical documents in EMR
-Keywords extraction for clinical information extraction considering the characteristics of Korean documents
-Select diseases and define biomarkers
-Construction of biomarker panel -Development of data screening/transfer module -Development of managing biomarker correlated index analysis algorithms module based on different diseases
-Development of web service 'Cancer diagnosis system applying biomarker' -Extraction of relationship between keywords in clinical documents considering characteristics of Korean clinical documents
-Normalization and classification of data through calculating words similarity
-Suggestion of target for curing(treating) particular disease
-Optimization for extraction technology of medical information in clinical documents
-Construction of multi-dimensional medical information database using extracted information -Development of clinical documents data mining technology
*Contents of research -Extraction of Rule-based information extract techniques applied and constructed data extraction about clinical documents of immunohistopathology results
-Provide basis for the development identifying the characteristics of Korean clinical documents
-Development of keywords extracting technology reflecting the characteristic of clinical documents -Optimization of keywords using glossaries such as SNOMED-CT
-Select main diseases of the country and define the related type of biomarkers
-Extraction of biomarker through diagnosed data in particular diseases
-Possibility of biomarker cross-search by different organs
-Development of HuPAX immunohistopathology clinical data screening/transfer module
-Design/Construction of Database and portal site -Development of disease-specific algorithms management module -Development of search engine(type of biomarker, positivity, etc.)
-Development of relationship extraction technology between keywords in clinical document
-Positivity verification of biomarker in pardicular disease
-Disease prediction based on the essential selection and positivity of biomarker -Optimization of keyword extracting technology for medical information extraction
-Optimization of the normalizing and classifying technology for extracted data through similarity management
-Development of statistical analysis method for the disease diagnostic tests
-Evaluation and analyzation of extracted multi-dimensional data from immunopathology clinical documents with other detailed assignment

국문 초록 (Abstract)

*연구목표
-EMR 내의 한글 임상문서 특성 파악
-한글 임상문서의 특징을 고려한 임상문서에서 의료정보 추출을 위한 키워드 추출
-질환 선정 및 Biomarker 정의
-Biomarker panel 구축
-데이터 선별/전송 모듈 개발
-질환 별 Biomarker 상관 지수 분석 알고리즘 관리 모듈 개발
-‘ 암 진단 Biomarker 활용 시스템’ 의 웹 서비스 개발
-한글 임상문서의 특징을 고려한 임상문서에서 키워드 간 관계 추출
-유사어 처리를 통한 추출 데이터의 정규화 및 분류
-특정 질환에서의 marker 양성률에 따른 예후 및 치료에 대한 반응 제시
-특정 질환의 치료를 위한 target 제시
-시스템 서비스 개시
-임상문서 의료정보 추출 기술 최적화
-추출된 정보를 이용하여 다차원 의료정보 데이터베이스 구축
-임상문서 데이터 마이닝 기술 개발
*연구내용
-정규표현식을 이용한 영문처리를 우선으로 한 규칙기반 정보추출 기법 개발
-면역병리검사결과 임상문서에 대해 규칙기반 정보추출 기법 적용 및 정형화된 데이터 추출 -한글 임상문서 특성 파악하여 개발을 위한 기초 자료 제공
-임상문서의 특성을 반영한 키워드 추출 기술 개발
-실제 임상문서로부터 키워드 추출
-SNOMED-CT 등 용어사전을 이용하여 키워드 최적화
-국내의 주요 질환 선정 및 관련 Biomarker의 종류에 대하여 정의
-질환 별 Biomarker 추출
-특정 질환 별 확진 데이터를 통해 Biomarker 추출
-organ별 Biomarker 교차 검색 가능
-서울대학교병원 병리PACS(HuPAX) 면역병리임상데이터 선별/전송 모듈 개발
-Database 설계/구축
-원 자료 관리 모듈 개발
-질환 별 알고리즘 관리 모듈 개발
-웹 포털 사이트 구축
-검색엔진 개발(Biomarker종류, 양성률, 질환별 양성률 등) -임상문서에서의 키워드 간 관계 추출 기술 개발
-키워드에 대한 UMLS에 기반한 유사어, 오탈자 처리
-패턴에 따라 발견된 정보들에 대해 정규화 및 분류
-특정 질환 별 Biomarker 양성률 검증
-필수 Biomarker 선정 및 양성률에 의거한 질환 예측 연구
-의료정보 추출을 위한 키워드 추출 기술 최적화
-키워드 간 관계 추출 기술 최적화
-유사어 처리를 통한 추출 데이터의 정규화 및 분류 기술 최적화
-추출된 의료정보 다차원 데이터베이스를 이용하여 질환 진단적 검사에 대한 통계적 분석 방법 개발
-타 세부과제와 연계하여 실제 면역 병리 임상문서로부터 추출된 다차원 데이터 분석 및 평가