기록, 정보, 자료, 지식의 차이

데이터를 기록한 주체가 환자인지, 의사인지에 따른 장단점

의학 자료의 복잡성과 불완전성으로 인해 발생하는 각 기관별 의학 자료의 차이와 차이를 극복하기 위한 CDM이 운용되고 있다는 점

2. 궁금한 점

의학 자료를 연구에 사용하기 위해서는 IRB, DRB의 승인을 받아야 하는데 이 경우에는 많은 심의와 절차가 필요한 것으로 알고 있습니다.

코로나 같이 국가적인 재난 상황에서는 새로운 연구를 빠르게 진행시켜야 대응이 가능할텐데 이 경우에는 예외적인 절차가 있는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용방안

뇌출혈 환자의 CT 이미지로 출혈부위를 마스킹 하는 연구를 진행중입니다

애플리케이션을 PACS에 탑재하여 CT 촬영이 이루어지면 바로 출혈부위를 찾아줄수 있도록 적용하면 좋을것 같습니다

지금까지 의료데이터를 이미지, 텍스트, 비디오와 같은 모달리티적인 관점에서 바라보았다면, PRO, PGHD와 같이 다양한 특성으로 데이터를 구분할 수 있다는 더 넓은 시야를 가질 수 있게 되었습니다. 다양한 특성을 가진 데이터가 많다는 것에서 의학 자료의 복잡하고 불완전하다는 의미를 이해하였고 CDM의 표준화의 중요성을 생각하게 되었습니다.

2. 궁금한 점

다양한 관점과 특성을 통하여 방대한 의학 자료들이 만들어진다는 것을 이해하였습니다. 이러한 의학 자료들을 활용하기 위해선 데이터의 정확성 및 품질이 우선 증명되어야 한다고 생각되는데 어떠한 절차를 통하여 검증되는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

의학 자료를 데이터적인 측면으로 보았을 땐 체계적이고 표준화된 구조화 작업이 활용 면에 있어 중요하다고 생각됩니다. 최근엔 AI/ML을 사용한 언어 모델의 성능이 탁월하게 향상되고 있으므로, 이를 사용하여 Unstructured Data를 효율적으로 구조화 시킬 수 있을 것 같다고 생각하였습니다.

- 의료데이터는 단순히 의료진으로부터 생성되고 정의되는 자료라고 생각해왔는데, 그 범위가 생각보다 넓다라는 생각을 하게 되었습니다. 그 범위가 넓어진 데는 기술의 발전이 바탕이 되었고 그로 인해 예전과는 비교할 수 없는 다량의 데이터를 수집할 수 있게 된 것이지만, 다량의 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 다시 또 응용기술이 필요하게 된 것이 저희가 학습하고 연구하게 된 계기가 되지 않았나하는 생각을 하게 되었습니다.

- 환자 개인이 생성하는 자료라고 하더라도, 그 출처와 수집 방법에 따라 의료데이터를 구분한다는 것을 새롭게 알게 되었습니다.

이러한 데이터들이 문진과 다르지 않지만, 일상에서도 환자 중심의 문진을 스스로 수행하고 있다라는 생각을 하게 된 계기가 되었습니다.

2. 궁금한 점

- 의학 자료의 형태는 다양하지만, 표준화되고 통용된 단어와 진단방법이 있을것이고

도입 전에도 타 병원과의 협진이 이루어졌을텐데, 도입시기에 그런 것들에 대해 고려할 필요가 없었는지,

왜 전자의무기록시스템 도입 시 의료기관별로 운영하고 관리하게 되었는지 궁금합니다.

공공기관 데이터의 출처는 각각의 의료기관 데이터로부터 얻어질텐데, 표준화되지 않은 자료를 얻어 재가공을 하는지

공공기관 수집 데이터만 각 의료기관별로 표준화해 관리하는지도 궁금합니다.

- PHR, PGHD, PRO 등 환자 개인이 생성하는 정보가 많아지는데 이러한 정보를 활용해 커스터마이징 된 보험상품을 개발하는 것이 현실적으로 가능할지에 대해서도 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용방안

- 단기적인 환자의 치료뿐만 아니라 장기적인 건강관리를 위해 의료데이터를 어떻게 결합하고 어떤 상관관계가 있는지, 상관관계를 위해 어떤 종류의 의료데이터를 활용하고 조사해야 하는지에 대해 생각하고 적용해보고 싶습니다.

이번 강의를 통해 EMR, PGHD 및 PRO에 대한 각각의 강점에 대해 생각해보게 되었습니다. EMR은 의료진을 통한 전문적인 데이터를, PGHD는 자가 모니터링을 통해 환자 참여 강화를, PRO는 의료 결정 및 치료 개인화에서의 환자 경험을 강점으로 가지고 있기에, 환자 건강에 대한 포괄적인 이해를 위한 의료데이터간의 결합 중요성 및 활용성에 대하여 생각해보게 되었습니다.

2. 궁금한 점

환자 생성 건강 데이터(PGHD)는 환자 라이프스타일과 임상 치료 간의 격차를 해소함으로써 의료의 질을 향상시킬 수 있는 중요한 의료데이터라고 생각합니다. 다만, (1) PGHD 데이터의 신뢰성 및 정확성을 평가하는 절차가 필요하다고 생각됩니다. 이에 대해 기존 연구들은 어떠한 validation을 채택하고 있는 지 궁금합니다. (2) 환자들의 지속적인 라이프로그를 수집하는 과정에 있어 결측값에 대해 어떠한 방법으로 처리하고 있는 지 궁금합니다.

3. 본인의 학습 / 연구에 적용 방안

PGHD와 PRO를 결합한 어플리케이션이 다양하게 연구개발되는 추세에 따라, 이전에 국건영 데이터를 활용했던 만성질환 관리, 예방의료에 대한 연구를 PGHD와 PRO 관점에서 분석해보고 싶습니다. 라이프스타일 변화가 당뇨병이나 고혈압과 같은 만성 질환에 어떻게 영향을 미치는지(PGHD)와 년차별 질병 및 삶의 질에 대한 경험(PRO) 관점에서 관련성 분석을 진행해보아도 좋을 것같습니다.

의료정보의 종류가 생각보다 다양하게 세분화되어 있다는 것을 알게되었습니다. 또한 의료 데이터 구조의 표준화 필요성에 대해 알게 되었습니다.

2. 궁금한점:

다양한 유형의 의학자료가 실제로 어떻게 가치있게 활용되는지, 정형화된 데이터 뿐만 아니라 비정형화된 자료 또한 어떻게 처리되는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용방안:

각각의 정보 유형마다 특징을 이해하고. 제 연구 목적에 맞게 사용할 수 있는지 고민해볼 필요가 있을 것 같습니다.

그동안 의학자료에 대한 특성을 제대로 이해하지 못한 상태로 연구나 업무에 활용했는데, 기존에 알던 것보다 보다 많은 의학자료 종류와 종류에 따른 특성 및 예시를 정리할 수 있었습니다.

2. 궁긍한 점:

PGHD, PRO 등 환자가 자체적으로 수집하는 데이터와 병원에서 관리하는 EMR이나 유전체 데이터 등의 통합이 가능하다면 진료, 환자 개인 건강 관리, 연구 등에서 데이터의 활용 범위가 넓어질 것으로 생각합니다. 다만 개인 정보 관련 이슈나, 데이터 소유권 등의 문제가 있을 것 같은데, 현재 데이터를 통합하는 통합 시스템이 있는지, 있다면 이러한 문제들을 어떻게 관리하고 있는지 궁급합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안:

현재 환자의 특정 질병 발생에 대한 후향적 연구를 진행 중이고, 이때 이벤트 발생을 정의하기 위해 의무기록에서 수집할 수 있는 정보를 찾고 있습니다. 제가 확인하고 있지 않던 의무기록의 다른 종류의 기록들을 살펴보면서 연구에 필요한 데이터를 추가 수집하면 좋을 것 같습니다.

HL7 FHIR의 상호운용성에 대한 부분이 가장 기억에 남는다. 지난 시간을 통해 EMR이 다양할 수밖에 없다는 사실을 확인하였다. 그래서 생겨난 정보 교환에 대한 표준 가운데 FHIR의 기능을 보며 데이터 교류를 하는 가장 최적화 된 기능을 가졌다고 생각했다. 쉽고 빠른 구현, 정보의 재사용이 용이, 정보의 기본단위 구분 명확과 같은 장점들은 바꿔 말해, 실사용 방면에서 의료 및 연구 기관들의 사용자가 명확한 기준으로 편리한 방식의 정보 기록과 습득이 가능하며 정보의 유지, 보완이 간편하다고 해석 가능할 것 같다. 세부적인 기능들은 더 살펴보아야 할 것 같지만 편리성과, 범용성, 비용면에서 장점이 돋보이는 정보 교환 표준이라고 생각되었다.

2. 궁금한 점

헬스케어 IT가 이슈가 되고 있는 요즘, 헬스케어를 다루는 기업에서도 데이터를 교류 할 때 HL7 FHIR과 같은 표준이 사용되는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

저의 학습에 적용한다기 보단, 정밀하게 표준화 된 데이터들과 헬스케어 디바이스들이 점점 발전해 나간다면, AI 닥터와 같은 시스템이 나오는 것이 먼 미래는 아닐 것 같다는 생각을 하였습니다.

기관, 국가, 분야별로 다른 각각 체계로 인해 다양한 의학 용어, 분류 체계가 등장하게 되었고 이 의학 용어, 분류 체계가 각각 어떤 용어군을 표현하고 만들어진 목적이 무엇인지 알게 되었습니다.

또 표준화하는 기준들과 목적이 다르기 때문에 많은 의학 용어, 분류 체계를 통합하는 시스템과 또 여러 기관에서 각기 다른 프로토콜을 사용하여 정보전달에 어려움을 극복하기 위한 HL7과 CDM등의 표준화 프로토콜의 장단점을 알게 되었습니다.

2. 궁금한 점

HL7 v2가 진료정보분야에서 표준화를 성공시켰는데 그 이후 나오게 된 v3과 현재는 어느정도 보급이 되었다고 말씀하셨던 FHIR도 초기에는 보급이 되지 않았다고 하셨습니다

많은 부분에서 개선이 되어 장점이 많은데 어떤 문제로 인해서 새로운 기술이나 프로토콜이 잘 보급이 되지 않는지 궁금합니다

3. 본인의 학습/연구에 적용방안

환자별로 각각 다른 질병과 시술과 수술이 적용되었는데 의학 용어 분류체계를 사용한다면 쉽게 구분하여 학습에 사용할 데이터 취합에 도움이 될것 같습니다

다양한 용어체계가 있다는 것을 알게되었고, 이러한 이유로 각각의 분야, 병원, 지역, 국가 별로 다양하게 표현이 되어왔기 때문에 표준화에 대한 필요성에 대해 더 생각하게 되었습니다.

2. 궁금한 점

의협에서 표준의학용어 사용 의무화에 반발한다는 기사(의약뉴스/ 강현구/ 21.01.07)를 봤는데,

과도한 행정부담과 의료인의 제재수단이라는 이유였습니다.

표준의 필요성을 의사들은 느끼고 있지 않은지, 정부의 입장과는 어떤 차이가 있는지에 대해 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용방안

디지털헬스 관련 주제에 대해 학습할 때, 현재까지 표준화된 보건의료정보를 어떻게 활용하고 있는지에 대해 이해하는데 도움이 될 것 같습니다.

2. 궁금한 점

   솔직히 말해서, 의학 용어 체계 자체가 익숙하지 않아서 전부 어렵고 다가가기 힘든 점이 있습니다. 그러나 수업과 자료에서 본 결과 현재 사용 되고 있는 의료 용어 체계 자체는 되게 체계적이고 자세히 확인 할 수 있게 되어 있어서 상당히 놀라운데, 간호 용어 체계가 왜 따로 존재하는지 궁금합니다. 아마 처치나 환자 상태 기록 등이 포함된 것으로 보이는데, 사실 기존 보건의료 용어체계에 통합 가능한 내용이 아닐까 생각해봅니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

   병원 데이터를 가지고 다양한 연구를 진행할 예정이기에, 관련 전자 기록 데이터를 확인하면, 어떻게 해석해야하는지 막막한점이 많았는데, 현재 어떤 용어 체계를 사용하는지 알면 쉽게 확인할 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

의료 용어의 다양성과 표준화의 필요성에 대해 배울 수 있었습니다. 의학 용어체계가 생각보다도 더 다양하게 구성되어 있음을 알게 되었고, 비슷한 개념이라도 다양한 용어로 표현되어 있음을 깨달았습니다. 이에 따라 의료 데이터의 일관성과 상호운용성을 확보하고 의료 서비스의 효율성을 높이는 데 역할을 하는 표준 용어체계의 중요성을 이해하게 되었습니다. 얼마 전에 PubMed에서 사용해본 MeSH를 통해 표준 용어체계의 활용성을 경험했는데, 이번 수업을 통해 MeSH와 같은 용어체계의 개념을 보다 명확히 이해할 수 있었습니다.

2. 궁금한 점:

현재 국내외 의료정보학 분야에서 표준 용어체계가 얼마나 효과적으로 적용되고 있는지, 각 도메인별로 사용자들 간의 표준화 적용이 일관되게 이루어지고 있는지 궁금합니다. 또한 현재 표준 용어체계의 미비한 점이나 불편한 점이 있는지 알고 싶습니다. 사용자들이 표준 용어체계를 활용함에 있어서 부딪히는 어려움이나 개선이 필요한 부분이 있는지도 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안:

의료 용어체계, 분류체계, 보건의료 용어체계 등의 체계가 아직 한 번에 확실히 이해되지는 않지만, 시간을 들여 천천히 학습해보려고 합니다. 향후 연구나 학습에 이러한 표준 용어체계를 잘 활용하게 되면, 관련 연구 자료를 검색하고 이해하는데 많은 도움이 될 것 같습니다.

논문이나 원서에서 모르는 용어가 있을 때 일일이 검색하기도 했고, 특히 동의어가 많아 번거로웠는데 SNOMED CT 같은 용어체계를 알게 되어 앞으로 편하게 의학용어를 검색할 수 있을 것 같습니다.

2. 궁긍한 점:

ICD-11은 기존의 ICD-10에서 전체적인 기본 코드구조가 크게 바뀌면서 더 많은 질병을 포함할 수 있습니다. 이때 분류체계나 코드구조의 변경으로 인해 기존의 질병 관련 정보와의 연계성이 저하되지 않을지, 특히 시계열 자료 같은 경우 현재까지 축적되어 온 데이터와의 일관성이 떨어지지는 않을지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안:

논문을 찾아볼 때 MeSH를 활용해 보다 효율적으로 검색 및 정리하면 좋을 것 같습니다.

의학 자료의 상호운용성 보장을 위해 표준화의 필요성을 다시한번 생각해볼 수 있었고 기존에 알지못했던 다양한 용어분류 체계에 대한 종류와 특성에 대해 배울 수 있었습니다.

2. 궁금한점:

의료용어표준을 준수하는게 법적으로 의무화나 강제성이 있는건지 그냥 각 병원이 필요성을 인지하고 자율적으로 하는것인지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/ 연구에 적용:

병원 데이터를 활용하여 연구를 진행중이여서 의료데이터를 확인해야하는 경우가 많은데 이러한 용어체계를 이해하고있으면 연구하는데 많은 도움이 될것같습니다.

• 이번주 수업에서는 의료데이터베이스의 다양한 종류와 데이터베이스의 기본적인 정의와 특징에 대해 배웠습니다.

• 의료데이터베이스가 국내외에 생각보다 종류별로 다양하고 체계적으로 구축되어 있는 것을 알 수 있었습니다.

• 또한, EMR시스템 시연 수업을 통해, 실제 EMR화면을 접할 수 있는 좋은 기회가 되었습니다.

2. 궁금한 점:

• EMR 시스템들이 병원별로 상이한 플랫폼을 사용하고 있어 혼란스럽고 비효율적일 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

• 개인정보에 대한 이슈가 있긴 하겠지만, 통합된 플랫폼에서 표준화된 EMR 시스템을 운영한다면, 데이터 활용과 사용 편의성 측면에서 효율성이 높아질 수 있을 것 같습니다.

• 이와 관련하여 현재까지 통합 EMR 시스템 구축을 위한 움직임이 있어 왔는지, 만약 추진 노력이 있었다면 성과가 미흡했던 이유와 한계점이 무엇인지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안:

• 아직까지 제 연구분야에 의료데이터베이스를 활용한 경험은 없었습니다만, 기회가 된다면 이번 수업시간에 소개되었던 다양한 국내외 의료데이터베이스를 활용한 연구를 수행해보고 싶습니다.

실제 활용되고 있는 EMR 프로그램을 볼 수 있어서 이해에 도움이 되었습니다.

의료정보시스템 구축에 있어서 가장 중요한 것은 다양한 데이터를 안전하게 저장하고 관리하는 것이라고 생각했는데, 사용자편의성을 높이는 UI도 중요하다고 생각하게 되었습니다.

2. 궁금한 점

전자의무기록 보존기간이 다양한데, 의료정보시스템을 사용하는 경우 각 기간에 맞춰 자동적으로 데이터가 관리되는지(삭제 또는 연장) 궁금합니다.

3. 학습/연구 적용

막연히 접근하기 어렵다고 생각하던 정보들을 다양한 의료데이터베이스를 활용해 조사하고, 활용할 수 있을 것 같습니다.

EMR이 어떻게 구성되어 있는지와 사용 방법에 대해 자세하게 볼 수 있어 이해하는데 도움이 됐습니다.

2. 궁금한 점

1) 의무기록은 기록하는 순서대로 누적되면서 저장되는건지 혹은 정해진 순서에 따라 저장되는지,

2) 각 기록지마다 작성 지침같은게 정해져 있는지 궁긍합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

현재하고 있는 연구에서 환자의 추가 정보를 확인하기 위해 EMR을 이용해야 할 수도 있는데 이번주에 EMR 사용법을 본 것이 도움이 될 것 같습니다.

의료데이터베이스를 구성하는 테이블의 예시를 살펴보면서 관계의 구성을 확인할 수 있었습니다. EMR을 직접 보면서 데이터의 수집이 어떻게 이루어지는지 직접 확인해볼 수 있었습니다.

2. 궁금한 점

EMR 접근 권한을 가진 인원들이 기록지를 살펴보다 보면 오류나 보완할 내용들을 확인 할 경우도 있을 것 같습니다. 전부 기록지에 대한 수정, 보완 권한이 있는지 궁금합니다.

3.본인의 학습/연구에 적용 방안

이번 EMR을 직접 확인하는 과정속에서 AI를 실제로 사용하는 것이 크게 다가왔습니다. 비록 AI 측정이 크게 정확하지는 않다고 하셨지만 도움이 된다는 말씀을 들으며 의료데이터를 사용한 ML/DL 연구에 다시 한번 관심을 가질 수 있게 되었습니다.

그동안 추출된 EMR 데이터만 활용해서 연구를 진행해 봐서 직접 EMR 자체를 들여다볼 기회가 없었는데 이번 수업때 좋은기회로 EMR을 직접보고 어떤식으로 작성을 하게되는지 과정을 알게될 수 있어서 좋았습니다.

2. 궁금한점:

지금까지는 EMR에서 추출된 TEXT만 사용하여 연구를 진행했는데 EMR에 검사결과에 대한 이미지나 영상같은 다른형태의 데이터도 추가할 수 있는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습 / 연구에 적용:

다양한 의료분야데이터베이스를 배우게 되어 앞으로 연구할때 해당 데이터들을 활용한 연구방향을 고민해봐도 좋을것같다는 생각을 했습니다.

실제 현장에서 사용하시는 교수님께서 어떤 부분을 눈여겨 보시는지, 현행 한림대의 EMR시스템의 부족한점이 무엇인지 알 수 있었습니다.

각 기관마다 통일되거나 규칙이 있는 시스템인줄 알았는데 약간의 차이가 있다는것을 알았습니다.

2. 궁금한점:

EMR을 사용해 보면서 느꼈던 점이 확실히 병원 내에서 의사나 간호사 분들이 임상에서 사용하시는 시스템이라는 것이 많이 느껴졌습니다.

연구자로써 사용할수 있는 프로그램이라고 하기에는 대량의 데이터를 처리할수 있는 시스템은 아닌것 같은데 현재 많은 병원에서 의료데이터를 다루는 연구를 하면서 EMR시스템에도 변화가 있는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/ 연구에 적용:

최근 멀티모달 데이터를 활용한 연구가 활발하게 이루어지고 있는데 제가 사용하는 영상 데이터와 EMR의 의무기록 중 여러 텍스트 데이터를 잘 혼합하여 사용할 수 있을것 같습니다

• 간호기록이 어떻게 구성되고 있고, 어떤 기록들이 시스템에 기록되고 저장되는지 자세히 알 수 있었습니다.

• 미국 EPIC 에 비해 우리나라의 간호기록시스템은 병원 간 통합되지 않아 서비스 활용에 제약이 많다는 것을 알 수 있었습니다.

• 예전에 입원했을 때 간호사 분들의 처치를 받기만 했던 입장에서, 그들이 어떻게 체계적으로 처치하고 기록하는지 알 수 있는 좋은 기회였습니다.

2. 궁금한 점

• 미국은 환자-의사-간호사 간 정보 공유가 투명하게 잘 되어 있다는 점이 좋아보였습니다. 반면, 우리나라에서 의사-간호사-환자 간 정보공유가 미국처럼 잘 되지 않는 이유가 단순히 의사의 권한이 크기 때문인 것인지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

• 병원마다 갖춰진 기존의 간호기록 시스템도 충분히 훌륭하게 활용되고 있는것으로 보입니다. 다만, 병원 간 장벽에도 불구하고 인공지능 기술이 들어가서 활용될 만한 추가적인 요소가 있는지, 그리고 특히 LLM이 활용된다면 어떻게 사용될 수 있는지 고민해볼 필요가 있어 보입니다.

EMR 내에서 의사는 진단과 처방 , 간호사는 인계 및 환자교육을 포함한 간호계획 중재 등 주요사용기능에 대한 차이를 자세히 알게 되었습니다.

2. 궁금한 점

EMR을 의료진 외에 원무, 경영관리 등 병원 차원에서는 어떻게 활용하고 있는지,

도입전과 후에 어떤 차이가 있는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

EMR 정보를 활용한 시각화 자료가 많은 도움이 된다고 하셨는데, 다양한 의료 데이터를 활용해 시각화 할 수 있는 방법에 대해 고민해보면 좋을 것 같습니다.

환자에게 동일한 조치를 취하기 위하여 간호기록이 구조적으로 표준화 되어 있다는 사실을 알게 되었습니다. 간호 정보 시스템을 살펴 보았을 때 구성 요소들이 의료정보시스템에 비해서 정기적인 환자의 상태 점검과 조치를 위한 사항들이 주를 이룬 것을 확인 해볼 수 있었습니다.

2. 궁금한 점

NANDA의 분류 체계에 한방 치료에 관한 부분도 표준화가 되어 있는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

EMR의 장점중의 하나로 정형테이터를 시각화하여 한눈에 이해할 수 있는 것을 말씀해 주셨습니다. 데이터분석과 시각화 기법의 성능이 향상 되고 있으므로 의료진들의 신속 정확한 진료에 도움이 될 수 있도록 다양한 기능들을 추가해 볼 수 있을 것 같습니다.

간호정보시스템의 구성과 간호사분들이 어떤 부분을 집중해서 확인하시는지를 알게 되었습니다

NANDA와 NOC, NIC를 통해 간호의 전체적인 과정을 배울 수 있었습니다

2. 궁금한점:

야간에 근무하시는 간호사 분들이나 당직근무를 하시는 의사분들이 EMR 시스템을 사용하실때 직접 데이터를 입력해야 하는 부분에서 누적된 피로로 인해서 잘못 입력하는 경우가 있는지 궁금합니다

또 이러한 경우에는 EMR시스템 상에서는 어떻게 대처가 이루어 지는지 궁금합니다

3. 본인의 학습/ 연구에 적용 방안:

병상에 센서를 적용하여 취득한 모션 데이터와 낙상사정기록지로 어떤 모션을 취했을 때 낙상 확률이 올라가는지 학습하는 모델

환자의 입장에서 알지 못했던 다양한 간호기록의 종류, 특징과 필요성에 대해 배울 수 있었고 실제 현실적인 간호 환경에서 어떤식으로 적용되는지 직접 설명을 들을 수 있어서 좋았습니다.

2. 궁금한점

간호기록지가 엄청나게 다양하고 많은것으로 이해 하였는데 간호진단(NANDA)의 경우 예시로 들어주신 식중독 환자의 경우 증상이 엄청 다양할것으로 예상이 되는데 환자 한명의 그 모든 증상에 대해서 NANDA, NOC, NIC를 체크해야하는건지 궁금합니다.

3. 본인의 학습 / 연구에 적용

다양한 간호기록지들에서 자연어처리를 통해 환자나 의료진이 더욱 편하게 데이터에서 유의미한 정보를 찾아낼 수 있는 방향을 고민해보면 좋을것같습니다.

지난 수업에서 더 추가된 EMR 구성 및 사용 방법을 들을 수 있었고, 간호관련 의무기록의 종류들과 각 의무기록에 대해 사용 및 작성하는 관점에서 설명해주셔서 이해가 쉬웠습니다.

2. 궁긍한 점

EMR을 사용하며 수기로 작성하는 불편함이 개선되었다고 했는데, 예를 들어 혈액검사는 검사 후 자동으로 결과가 EMR에 업로드될 수 있을 것 같아 불편함이 없을 것 같습니다. 다만 입원환자의 경우 일정 시간마다 체온, 혈압, 혈당 등을 측정한 결과를 EMR에 입력하기 위해선 직접 측정 및 작성 후 다시 컴퓨터로 입력하고 계시는지, 그에 따른 불편함은 따로 없는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

간호정보 기록지 자체에도 환자에 대한 많은 정보를 포함하고 있어서 이를 통해 특정 질병의 발생에 대한 분류 모델 등 다양한 분석이 가능할 것 같습니다.

병원정보시스템을 도입하면 CDSS도 같이 연계해 활용하는줄 알았는데, 개별적으로 선택이 가능하다는 것을 알게 되었습니다.

2. 궁금한 점

CDSS의 도입율이 매우 낮은데, EMR에 연동or포함되지 않고 별도로 도입하게 된 이유와

OCS, EMR, PACS에 비해 선택받지 못하는 이유도 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

2024 보건의료 연구개발 추진방향의 주요 R&D로 AI기반의 응급실 특화 CDSS 개발이 있는데,

국가차원의 지원으로 CDSS가 앞으로 어떻게 적용되고 확대될 수 있을지 학습하면 좋을 것 같습니다.

CDSS에 대해 구체적으로 알 수 있었고 제가 발표했던 EMR관련 연구에서 더 나아가 진정한 CDSS에 도달하려면 어떻게 해야할지 생각해볼 수 있는 좋은 기회였습니다.

2. 궁금한점

환자 치료에 대한 의사 결정의 개선을 위해 CDSS를 사용할텐데 개선이 되었다는 증거는 어떻게 얻을 수 있을지 궁금합니다.

3. 본인의 학습 / 연구에 적용

EMR 연구에서 더 나아가 CDSS를 위해 어떤식으로 개선해 나아가면 좋을지 앞으로의 연구 방향에 대해 고민해보겠습니다.

CDSS가 어떻게 구성되어 있고 임상현장에서 어떻게 사용되고 있는지 알게 되었고 CDSS가 만들어 질 때 어떤 과정을 통해 만들어지는지 알게 되었습니다

2. 궁금한 점:

국내에서 CDSS가 잘 적용되지 못하는 이유 중에 안전성이나 퀄리티에 비해 가격이 높다고 설명해주셨는데 CDSS의 구성이나 역할을 보았을 때 안전성이 떨어져 보이지는 않아 혹시 제가 미처 생각하지 못한 부분이 있는지 궁금합니다

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안:

그동안의 원내에서 이루어졌던 진단들을 데이터로 사용해 어떤 환자가 어떤 치료를 받아야 호전이 되는지 분석하여 CDSS에 적용하면 좋을것 같습니다

생각보다 우리나라에서 CDSS 사용이 저조한 것을 알았고, 사용이 적을 수 밖에 없는 자세한 이유를 정리할 수 있었습니다.

2. 궁긍한 점

CDSS를 도입하면 진료 방식이나 의료 행위에 어떤 직접적인 영향을 미치는지, 실제 의료진은 CDSS의 적용을 긍정적으로 평가하는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

성심병원에 적용가능한 CDSS에 대해 고민해보면 좋을 것 같습니다.

• CDSS라고 하면 보통 이미지 영상기반의 진단보조 시스템으로만 좁은 범위의 의미를 생각해왔었는데, 이번 수업을 통해 Alert & Reminders의 약물 알러지 알림, 약물 과용량 에러에서도 사용되는 등 다양한 기능을 갖는다는 것을 알게되었습니다.

2. 궁금한 점

• 효과적인 CDSS를 위한 10가지 고려사항 중 5. 의사는 'stopping'에 저항한다는 의미가 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안:

• LLM에서 프롬프트 기반으로 CDSS를 활용할 수 있는 방안에 대해 고민해보겠습니다.

CDSS라는 의료서비스 서포팅 시스템에 대해 알 수 있었다. 구현 과정과 고려사항을 통해 무엇을 목적으로 만들었는지 심도 깊게 이해 할 수 있었다.

2. 궁금한 점.

CDSS의 요류로 인해 오진이 났을 때는 어떻게 될까 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안:

CDSS는 제가 목표로하는 연구 방향에 있는 시스템이었습니다. 구성방식이나 고려사항, 실제 사용이 어떻게 되는지 머릿속으로 어림짐작해볼 수 있었습니다.

기존에 알고 있던 영상자료(CT, MRI등) 외에 의료현장에서 사용하는 다양한 영상자료(vfss 등)의 개념을 알게 되었습니다.

2. 궁금한 점

영상자료를 저장하면서 실시간으로 DICOM 형태로 저장이 되는지, 검사 중에 획득한 영상을 별도로 DICOM으로 변환을 해야하는지가 궁금합니다.

DICOM형태로 저장하면서 다양한 메타데이터(나이, 성별 등)도 포함될 텐데, 해당 정보들을 어떻게 전송하고 활용하는지도 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

Python으로 DICOM 데이터를 읽을 수 있는 방법이 있다는 것을 알게 되었는데, 기회가 된다면 DICOM 데이터에 어떤 내용까지 포함되어 있는지 알아보고 싶습니다.

불과 3년전의 저널의 내용도 먼 과거처럼 느껴진 것이 보건의료산업의 인공지능과 빅데이터 활용이 빠르게 발전하고 있고, 미래에서도 큰 변화를 가져올 것이라는 생각이 들었습니다.

2. 궁금한 점

수집된 데이터의 소유권은 제공한 주체의 것인지vs제공받아 새로운 가치를 창출해 활용하는 주체의 것인지가 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

생성형 인공지능을 활용하면서 교차검증과 개인정보 유출에 대해 더 유의하면서 학습에 활용해야겠다는 생각이 들었습니다.

지금 진행하고 있는 연구 이외에 PACS 시스템을 활용한 다른 연구가 어떻게 진행되고 있는지 알게 되었습니다

또 다른 연구에서 비슷한 종류의 데이터를 사용해도 각각의 데이터에 대한 처리 방법이 다르고 어떤식으로 적용이 가능한지 알게 되었습니다

2. 궁금한 점

PACS에서 데이터가 적재 될 때 이미지 취득 기기에서 바로 원본 데이터를 전송하는것이 아니라 처리된 데이터를 전송하게 되는데 어떤 기준으로 어떤 처리를 하여 PACS에 적재되는지 궁금합니다

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

뇌출혈 부위를 Segmentation하는 모델을 PACS에 적용시켜 이미지가 적재되는 동시에 병변 부위를 추론하여 빠르게 병변 부위의 위치를 확인 할 수 있는 기능

의료분야에서의 LLM의 사용성과 효과가 많이 높았다는것이 놀라웠습니다

다양한 의료분야에서의 연구의 형태와 또 데이터를 어떻게 구성하느냐에 따라서 어떤 연구에서 장단점이 발생하는지 알게 되었습니다

2. 궁금한 점

의료분야에서 적용되는 LLM의 성능을 평가할 때 비교군으로 전문의의 진단에 대한 평가도 같이 이루어졌는데 어투나 감정까지 포함되었다는게 신기했습니다

텍스트로 인터뷰가 진행되어 실제 전문의의 진료가 불리하게 평가되었다고 생각되는데 이런 간극은 어떻게 대처해야 하는지 궁금합니다

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

LLM에 이미지 인코더를 붙여 입력으로 이미지를 넣었을 때도 진단을 해주는 모델을 구성해보면 좋을것 같습니다

최근 대규모 데이터셋을 사용하여 label이 없는 class도 분류해낼수 있는 모델들을 Foundation model이라고 하는 것을 알 수 있었다. 이러한 Foundation 모델을 의료이미지에 학습시켰을 때 기존의 모델보다 우수한 성능을 보여주는 것에서 의료데이터의 전문성에 대한 부분을 생각해 볼 수 있었다.

2. 궁금한 점

의료데이터의 가장 중요한 부분은 정확도라고 생각합니다. 모델의 정확도가 높지 않았던 것과 혈관과 같은 부분이 검출 되지 않는다는 단점이 있었는데 과연 이 연구가 의미가 있을까라는 생각을 하였습니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

복잡하지 않은 검출기가 필요하다면 MedSAM을 사용해보는 것도 좋을 것 같습니다.

몇년 전까지만 해도 AI 챗봇이라고 하면 심심이 정도를 떠올렸었다. 어느 순간 ChatGPT, 이번에는 의료AI 챗봇 "에이미"와 같이 뛰어난 전문성을 가지고 있는 인공지능들이 무서운 속도로 성장한다고 느껴졌다.

2. 궁금한 점

테크놀로지는 빠르게 발전하고 있는 반면 고령화가 급격히 진행 되는데 이 격차를 완화할 수 있는 부분은 없을지 고민하게 되었습니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

의료 AI 챗봇을 사용하는 환자의 이해도를 높이기 위해서는 시각화가 중요할 것 같습니다. 환자의 관점에서 이해하기 쉬운 방법으로 자신의 건강상태를 확인 할 수 있는 시각화 기법을 만들면 좋을 것 같습니다.

높은 스마트폰&웨어러블기기 보급률로 많은 사람들이 디지털헬스케어 기술을 활용할 수 있다고 생각했지만,

실제 사용에 참여하기까지가 어렵고, 실제 사용을 하더라도 효능을 파악하기 어렵다는 점에서

소비자들을 유인하는것이 가장 중요하다라는 생각이 들었습니다.

2. 궁금한 점

디지털치료제의 도입이 어려운 점 중 하나로 보험수가 책정 문제가 있는데, 해외에서는 새로운 기술로 도입된 치료제에 대해 어떻게 보험수가를 책정해 환자에게 처방하고 있는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

디지털헬스 도입으로 개인의 건강증진에 도움이 되어 경상의료비 절감에 효과가 있는지에 대해 연구가 필요할 것 같습니다.

건강 정보나 서비스에 대한 접근성을 높여주는 것이 선행되는 것이 개인이 건강정보의 주체가 되는데에 중요한 역할이라는 것을 알게 되었다.

2. 궁금한 점

수집된 PGHD를 활용해 소비자의 건강 증진을 위해 활용하는 사례가 있는지 궁금합니다.

3. 본인의 학습/연구에 적용 방안

PGHD, EMR, EHR 등을 활용한 보건의료 수준을 파악하는 연구를 통해 자원을 효과적으로 활용할 수 있는 연구가 필요할 것 같습니다.