Src슬라이드(3총괄2세부) 유경상

대용량 복합 의료 정보를 이용한 질병 극복
유 경 상
선도연구센터 SRC

박용태 | 신성장 동력 기술 발굴 시스템 설계
I
II
III
IV
연구의 주제 및 성격
연구의 선도성
연구의 융합성
연구 실적 목록
V 향후 계획
목차
유경상 | 대용량 복합 의료 정보를 이용한 질병 극복

• 병원 정보 시스템에 축적되어 있는 대용량의 복합의료정보를 효과적으로 사용하고 새로운 관점으로
분석하여, 질병에 대한 이해를 높이고 환자 치료 및 국민 건강에 기여함
연구의 주제 및 성격 – 대용량 복합 의료 정보를 이용한 질병 극복
질환 지식 데이터베이스 임상에서 환자 치료
질병 극복의 열쇠
전자의무기록(EMR) = 대용량 복합 의료정보
기본 데이터베이스 질환 모델 구축
병원 정보 시스템에 다양한
종류의 대용량 데이터들이
계속적으로 축적되고 있음
질환 및 변수 자료 추출
데이터의 체계화
다학제간 교류로
다양한 분석 수행
하나의 질환모델에서
여러 질환으로 확장
2단계: 다각도 분석 3단계: 지식 창출1단계: 복합 의료정보 데이터

• 비구조화 데이터를 가공하여 복합 의료 정보 사용 기반 데이터베이스 구축
• 기존의 가설 검정 위주의 자료 분석이 아닌, 탐색적 방법으로 접근하여 다학제적 분석법 적용
• 하나의 질환에 대한 지식 창출 프로세스를 체계화하여 다른 여러 질환으로 확장
연구의 선도성 – 연구 주제, 방법과 성과 측면
연구 주제의 선도성 연구 방법의 선도성
연구 목적으로 생성된 데이터는 실제
환자 및 질환에 대한 정보를
생성하는데 한계가 있음
기존에 확인되지 않은 질환에 대한
새로운 지식 생성
기존 연구 한계
비구조화 의료 데이터를 연구에
활용 가능한 형태로 가공하는
방법론이 불분명하며, 적용 가능한
분석법이 제한적임
가설 검정 위주의 전통적 연구
방식은 지식 생성 범위가 한정적임
다학제간 교류를 통해 다양한 분석
방법을 탐색적으로 적용하여,
데이터의 특성에 적합한 분석
방법론 확립
질환에 대한 이해를 높이고,
궁극적으로 환자 치료 및 국민
건강에 기여
비구조화 의료 데이터를 지식
생성에 활용할 수 있는 형태로
가공하는 방법론 확립
병원 정보 시스템의 비구조화
데이터는 지식 창출을 위한 활용이
제한적임
질환의 실제 특성을 반영한
데이터로부터 숨어있는 지식을 발견
연구 성과의 선도성
전통적인 연구 방식에 의한 결과
도출은 일회적이고 제한된 지식
생성에 그칠 수 있음
연구 성과의 활용 분야 및 가능성이
제한적일 수 있음
복합 의료 정보 기반 지식 창출
방법론을 체계화하여, 다른 여러
가지 질환으로 확장하여 적용 가능함
숨어있는 지식 발견
탐색적 접근 방식
대용량 복합 의료 정보의 사용
기반을 마련함으로써, 지속적으로
축적되는 데이터를 연구 목적으로
활용이 용이함
지식 창출 및 확장 적용

• 제 2형 당뇨 환자의 처방 내역 및 검사 수치 데이터를 기반으로, 다학제간 교류(컴퓨터공학과/통계학
과/산업공학)를 통해 분석에 적합한 형태의 데이터베이스를 구축하고, 다각도 분석을 시행하여 새로
운 지식을 창출함
연구의 융합성 – 연구 주제, 과정과 인력 측면
연구 주제의 융합성 연구 과정의 융합성
복합 의료 정보를 이용한
질환 지식 창출
의학
데이터베이스 구축 및 정보 시각화
다각도 분석을 통한 지식 창출
전체 연구 과정에 걸쳐 다른 전문분야 팀들
과 활발한 교류 및 협업을 수행
 병원 전산 시스템의
복합 의료 정보
데이터 제공
 질환 지식에 대한
임상 정보 제공
연구 인력의 융합성
 기술지능 및 기술경영 분야의
선도적∙혁신적 연구를 수행
 새로운 기술 데이터를 발굴 하고,
시각화하는 연구를 진행
산업공학(조성준교수 연구팀)
통계학(이영조/이재용교수 연구팀)
컴퓨터공학(이상구교수 연구팀)
 데이터 모델링 및 분석 알고리즘
분야에서 선도적 연구 수행
 공학 및 기술 데이터의 효과적 분석을
위한 알고리즘 개발 진행
 정보 시각화 및 구조적 시각화
분야에서 선도적 연구를 수행
 기술 데이터와 텍스트 자료를
아우르는 시각화 툴 연구 진행
타 분야와의 융합 연구 경험 및 지식을
갖춘 연구 인력으로 구성산업공학
 데이터의 다차원적
시각화/분석 기법 제공
 데이터 시각화를 위한
기술적 지원
통계학
 이질적 데이터의
통합 기법 제공
 데이터 분석을
위한 과학적
알고리즘 제공
컴퓨터공학
 비구조화 데이터의
가공 및 데이터베이스
구축 기술 제공
 데이터의 다차원적
시각화/분석 기법 제공

• 학술지 실적
연구 실적 목록 – 학술지 및 학회 실적
논문명 게재연월 저널명 구분
Investigating the Different Mechanisms of Genotoxic and Non-Genotoxic
Carcinogens by a Gene Set Analysis
201401 Public Library of Science one SCIE
Trough concentration over 12.1 mg/L is a major risk factor of vancomycin-
related nephrotoxicity in patients with therapeutic drug monitoring
201410 Therapeutic drug monitoring SCI
Korean, Japanese, and Chinese populations featured similar genes
encoding drug-metabolizing enzymes and transporters a DMET
Plus microarray assessment
201410 Pharmacogenetics and Genomics SCI
An efficient and effective ensemble of support vector machines for
anti-diabetic drug failure prediction
201506 Expert Systems with Applications SCI
• 학회 실적
논문명 학회명
제 2형 당뇨환자의 치료 순응도와 혈당 조절 분석 2014 대한의료정보학회 춘계학술대회
제 2형 당뇨병 환자에서 metformin 단독 요법 이후 sulfonylurea 또는 DPP-4 저해제의
추가에 따른 HbA1c 변화 양상: 병원 전자 의무기록을 이용한 후향적 연구
2014 대한임상약리학회 추계학술대회
그래프 모델을 이용한 당뇨환자 처방 및 검사결과 상관관계 분석 2014 동계 정보과학회 학술발표회

• 현재 3단계 과정 중 2단계인 데이터 확장 수집 및 분석 단계가 진행 중이며, 이를 바탕으로 복합 의
료 정보를 이용한 질환 지식 창출 프로세스를 구축할 계획임
향후 계획 – 추진 로드맵
진행 완료
1단계
(2011~2012)
진행중
2단계
(2013~2015)
기획중3단계
(2015~2017)
예비분석 데이터 선정 및 수집 (제 2형 당뇨 환자 100명 자료)
 제 2형 당뇨 환자의 인구학적 특성 파악 및 데이터 검토
 주요 변수자료 탐색 및 추가 수집
 비구조화 데이터 전처리 방법론 탐색
데이터 확장 수집 및 분석 (제 2형 당뇨 환자 약 12000명 자료)
 데이터 추출 및 전처리 방법론 개발
 데이터베이스 구축 방법론 개발
 데이터의 통합적 분석을 위한 데이터 분석 방법론 적용
질환 지식 창출 및 질환 확장
 질환 자료의 특성 규명 및 질환 지식 창출
 복합 의료 정보를 이용한 질환 지식 창출 프로세스를 구축

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Notes de l'éditeur