Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분
석
심우현
서울아산병원
헬스이노베이션 빅데이터센터
기관간 자료연계 제안
의료 빅데이터의 활용







3
헬스이노베이션 빅데이터센터
•
•
•
•
4
자료 연계로 무엇을 할 것인가 ?
7
Validation cohort
Train cohort
Potential variables
captured
Outcomes
Model development
서울아산병원 건강검진 자료
Health Promotion C...
8
Modeling
13 possible scenario models in the train cohort
Park GM, Kim YH, et al. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2014;7:9...
9
한국인 심혈관질환 위험도 모델
Automatic CV risk calculator, excel file
Park GM, Kim YH, et al. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2014;7:...
자료 연계를 통한 공익적 임상연구:
국민보건 향상, 정책 활용, 비용 절감
의료 빅데이터를 활용하여 산업화가 가능한 서비스 개발
11
누구를 대상으로 할 것 인가 ?
우선 대상: 법률 허용 질환, 공공기관, 국공립병원, 연구중심병원 등
13
심뇌혈관질환의 예방 및 관리에 관한 법률
[시행 2017.5.30.] [법률 제14217호, 2016.5.29., 제정]
어떻게 할 것인가 ?
기관연계 모델
보건의료 빅데이터 연계플랫폼 개요
15
스코틀랜드 개인수준의 연계를 위한 참조모델
(Trusted Third Party Indexing Model in Scotland)
16
심혈관질환 조기 진단 Dr. AI 프로젝트
(ETRI 공동연구)
17
자료 연계를 위한 심혈관질환 레지스트리: IRB 등
18
연구 방법 모식도
• 빅데이터연구를 위한 IRB
• 임상과내 연구자들 동의
• 병원 및 연구원 승인
• 빅데이터사용 규정
심혈관 질환 관련 연구 대상 추출
19
• 기간: 2000.01.01~2016.12.31 아래 조건에 만족하는 심질환자
1. 응급실
• 진단
• I00~I99 (Diseases of the circulatory syst...
대상환자들에 대한 EMR 활용 레지스트리 계획 수립
20
35만명
• 정형 자료
• OCS (Order Communication System)
• LIMS (Laboratory Information Management ...
비정형 자료 구조화
21
3. Text in image
Common Data Model
4. Structured data
ETL
ABLE
구조화된 자료 변환 예: 심장 CT
22
2017-04-18
심뇌혈관질환 빅데이터 개요
23
건강보험 정보로 장기 임상결과를 알 수 있어 labeling 자료로 활용 가능
• 조기 진단 모델 개발 가능
• 예후 예측
• 합병증 추측
24
OncDRP병원정보
시스템
OCS
PACS
EMR
Genomics
CRDW
(ABLE)
자
동
연
계
Disease
registry
Raw data
repository
Informed
consent
Uniform
...
정밀의료 인프라
25
CDM: 임상 빅데이터 표준화/정형화/구조화
26
통계청
- 사망정보
- 자녀수 정보
건강보험 공단
- 진료, 처방
- 자격정보
- 전국민 건강검진
건강보험심사평가원
- 수가자료
- 비급여자료
- 의료기관 평가자료
검증...
개인건강기록관리: 내손안의 차트 2.0
27
PHR : Patient-Centered
chart-in-my hand in Asan Medical Center
 Released 2010.12
 2015.11
• Tot...
개인건강기록관리: 내손안의 차트 2.0
• Chronic Disease & Health Management (Care Management)
Cancer, DM, Pediatric Asthma/Atopy, Health P...
임신성 당뇨병 생애 주기별 맞춤형 건강관리 서비스 개발
임신 전
- 건강, 의료데이터 기반 발병위험도 분석
- 개인별 위험요인 중심의 건강, 생활관리
임신성 당뇨 발병위험관리 임신 중 및 출산 직후 관리 서비스 임신성 ...
Patient Monitor Data
30
Raw data
무선 전송
실시간 데이터
저장 서버
Patient Monitor VueLink dongle RS232WiFi
• 심전도 및 기타 생체신호 실시간 측정 및 기록...
감사합니다 !
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

of

의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 1 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 2 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 3 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 4 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 5 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 6 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 7 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 8 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 9 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 10 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 11 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 12 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 13 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 14 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 15 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 16 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 17 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 18 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 19 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 20 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 21 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 22 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 23 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 24 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 25 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 26 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 27 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 28 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 29 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수 Slide 30
Upcoming SlideShare
What to Upload to SlideShare
Next
Download to read offline and view in fullscreen.

2 Likes

Share

Download to read offline

의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수

Download to read offline

2017 데이터 그랜드 컨퍼런스 발표 자료

의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분석 - 서울아산병원 심우현 교수

  1. 1. 의료사업 선진화를 위한 빅데이터 분 석 심우현 서울아산병원 헬스이노베이션 빅데이터센터
  2. 2. 기관간 자료연계 제안
  3. 3. 의료 빅데이터의 활용        3
  4. 4. 헬스이노베이션 빅데이터센터 • • • • 4
  5. 5. 자료 연계로 무엇을 할 것인가 ?
  6. 6. 7 Validation cohort Train cohort Potential variables captured Outcomes Model development 서울아산병원 건강검진 자료 Health Promotion Center in AMC 건강보험심사평가원 자료 Health Insurance in Korea Park GM, Kim YH, et al. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2014;7:944 연계 자료로 기존 통계 분석 한국인 심혈관 질환 위험도 모델링
  7. 7. 8 Modeling 13 possible scenario models in the train cohort Park GM, Kim YH, et al. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2014;7:944
  8. 8. 9 한국인 심혈관질환 위험도 모델 Automatic CV risk calculator, excel file Park GM, Kim YH, et al. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2014;7:944
  9. 9. 자료 연계를 통한 공익적 임상연구: 국민보건 향상, 정책 활용, 비용 절감
  10. 10. 의료 빅데이터를 활용하여 산업화가 가능한 서비스 개발 11
  11. 11. 누구를 대상으로 할 것 인가 ?
  12. 12. 우선 대상: 법률 허용 질환, 공공기관, 국공립병원, 연구중심병원 등 13 심뇌혈관질환의 예방 및 관리에 관한 법률 [시행 2017.5.30.] [법률 제14217호, 2016.5.29., 제정]
  13. 13. 어떻게 할 것인가 ?
  14. 14. 기관연계 모델 보건의료 빅데이터 연계플랫폼 개요 15
  15. 15. 스코틀랜드 개인수준의 연계를 위한 참조모델 (Trusted Third Party Indexing Model in Scotland) 16
  16. 16. 심혈관질환 조기 진단 Dr. AI 프로젝트 (ETRI 공동연구) 17
  17. 17. 자료 연계를 위한 심혈관질환 레지스트리: IRB 등 18 연구 방법 모식도 • 빅데이터연구를 위한 IRB • 임상과내 연구자들 동의 • 병원 및 연구원 승인 • 빅데이터사용 규정
  18. 18. 심혈관 질환 관련 연구 대상 추출 19 • 기간: 2000.01.01~2016.12.31 아래 조건에 만족하는 심질환자 1. 응급실 • 진단 • I00~I99 (Diseases of the circulatory system) • R00~R03, R06, R068,R073,R074 (Symptoms and signs involving the circulatory and respiratory systems) 2. 심장내과 입, 퇴원 3. 흉부외과 입, 퇴원 4. 건강검진 CT 촬영 환자 5. 심장내과 외래방문 6. 흉부외과 외래방문 71,378 70,487 16년간 총 356,357 17,598 29,778 295,182 23,639
  19. 19. 대상환자들에 대한 EMR 활용 레지스트리 계획 수립 20 35만명 • 정형 자료 • OCS (Order Communication System) • LIMS (Laboratory Information Management System) • 비정형 자료 (EMR) • 수술기록지 • 심장검사 (2010~) • Cardiac CT, Thallium SPECT, Holter, PCI, Echo • 비정형 자료 (PACS) 10040 8.52011,239 10,430 24700(07~13)+25987(14~16)
  20. 20. 비정형 자료 구조화 21 3. Text in image Common Data Model 4. Structured data ETL ABLE
  21. 21. 구조화된 자료 변환 예: 심장 CT 22 2017-04-18
  22. 22. 심뇌혈관질환 빅데이터 개요 23 건강보험 정보로 장기 임상결과를 알 수 있어 labeling 자료로 활용 가능 • 조기 진단 모델 개발 가능 • 예후 예측 • 합병증 추측
  23. 23. 24 OncDRP병원정보 시스템 OCS PACS EMR Genomics CRDW (ABLE) 자 동 연 계 Disease registry Raw data repository Informed consent Uniform Informed Consent 암: OncDRP: Oncology Data Registry Platform
  24. 24. 정밀의료 인프라 25
  25. 25. CDM: 임상 빅데이터 표준화/정형화/구조화 26 통계청 - 사망정보 - 자녀수 정보 건강보험 공단 - 진료, 처방 - 자격정보 - 전국민 건강검진 건강보험심사평가원 - 수가자료 - 비급여자료 - 의료기관 평가자료 검증 학회 - 후향적, 다기관 자료 - 임상,영상, 유전자 검사 자료 확보 환경정보 - 대기오염 (배출시설) - 라돈 측정자료 - 교통오염 - 토지이용 예방 조기발견 치료 위험예측 모델 개발 임상 빅데이터 기반 위험요인 분석 환경, 직업 정보 기반 위 험요인 분석 Multi-center data based validation Population based validation 치료패턴 기반 severity 판별 위험 요인 기반 치료 패 턴 모델 개발 영상, 임상, 공공 자료기 반 조기발견 모델 개발 위험 요인분석 결과 기반 스크리닝 가이드라인 확대 임상 빅데이터 보건의료 공공데이터 인구학적 공공데이터 공통자료모델 OHDSI CDM 보건의료 민간데이터 공간·환경학적 공공데이터 통합 임상빅데이터 기반 자료 플랫폼 구축 Honestbroker 공간·교통정보 - 교통정보 - 유동인구 - 의료이용정보 Honestbroker 폐렴예측 공간 빅 데이터 연구 공단 MOU 폐암 특성분석 호흡기질환 환경영향 분석 질환별 적정성평가 익명화된 데이터웨어하우스-ABLE EMR OCS PACS LIS AMC Health Information System Cohort discovery Anonymized chart review Data extraction tool REDCap (registry) 질환별 코호트-REDCap 대상환자 선정 영상자료 연계 임상자료 정제 자료 시각화 적재자동화 ETL/익명화
  26. 26. 개인건강기록관리: 내손안의 차트 2.0 27 PHR : Patient-Centered chart-in-my hand in Asan Medical Center  Released 2010.12  2015.11 • Total Users > 160,000 • Actual Users > 17,000 • Users (>= 5 times log-in) > 18,000  Chronic Ds, Lab. Result, OPD Support  Health Management (Patient Engagement) • Continuous use of the mobile PHR
  27. 27. 개인건강기록관리: 내손안의 차트 2.0 • Chronic Disease & Health Management (Care Management) Cancer, DM, Pediatric Asthma/Atopy, Health Promotion • Patient Engagement (2.0) ← Patient Empowerment (1.0) Clinical Use of Patient–Generated Health Data (PGHD) • Beacon, Barcode, IoT
  28. 28. 임신성 당뇨병 생애 주기별 맞춤형 건강관리 서비스 개발 임신 전 - 건강, 의료데이터 기반 발병위험도 분석 - 개인별 위험요인 중심의 건강, 생활관리 임신성 당뇨 발병위험관리 임신 중 및 출산 직후 관리 서비스 임신성 당뇨병 재발방지 및 당뇨병으로의 이환 예방 서비스 임신 중 및 출산 직후 산후 산전·후 데이터를 추적 관리를 통한 당뇨병 이환 및 합병증 모니터링으로 연속적 예방·관리서비스를 받을 수 있도록 지원 - 개인화된 밀착형 건강관리 서비스 - 질환 이환, 산후 우울증, 스트레스 및 육아관련 생활 지원 서비스 - 관리수준별 발병 위험 예측, 관리 - 재발 및 합병증 위험분석기반 지속 관리 공공 국가 건강검진 결과, 질환력, 사회·경제적 수준 및 질환 이환여부 공공-의료기관-개인 건강/의료 데이터 연결 병/의원 출산 관련 병원 진료데이터 (응급수술 및 저체중 아 출산, 산후 합병증 동반 여부), 당뇨병 발병 이후 경과 개인 웹 또는 앱 기반 개인 건강관리 서비스 데이터 연동 (식사, 운동, 혈압, 계측 혈당 및 케 톤검사 결과 등) 건강보험관리공단, 심평원
  29. 29. Patient Monitor Data 30 Raw data 무선 전송 실시간 데이터 저장 서버 Patient Monitor VueLink dongle RS232WiFi • 심전도 및 기타 생체신호 실시간 측정 및 기록 • 매 10분 단위 데이터 저장 • 심전도 이외의 생체신호는 환자 별 환자감시 장치 설정에 따라 획득 • Respiration, Plethysmograph, ABP, CVP, NIBP • 환자의 중요한 상태 이상 시 알람 파일 생성 • 10초마다 환자감시장치의 알람 상태 확인 • 알람 발생 시 발생시간 및 발생 내용 저장 • 2013년 10월 부터 현재까지 • 2441명의 환자로부터 1TB 의 생체신호 데이 터 획득 (2015년 10월까지)
  30. 30. 감사합니다 !
  • LeeNick1

    Oct. 30, 2019
  • pil.han

    Aug. 29, 2018

2017 데이터 그랜드 컨퍼런스 발표 자료

Views

Total views

1,807

On Slideshare

0

From embeds

0

Number of embeds

13

Actions

Downloads

68

Shares

0

Comments

0

Likes

2

×