의료사업선진화를위한빅데이터분석 심우현 서울아산병원 헬스이노베이션빅데이터센터
기관간자료연계제안
의료빅데이터의활용 3
헬스이노베이션빅데이터센터 4
자료연계로무엇을할것인가?
연계자료로기존통계분석한국인심혈관질환위험도모델링 서울아산병원건강검진자료 Health Promotion Center in AMC 건강보험심사평가원자료 Health Insurance in Korea Train cohort Potential variables captured Outcomes Validation cohort Model development Park GM, Kim YH, et al. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2014;7:944 7
Modeling 13 possible scenario models in the train cohort Park GM, Kim YH, et al. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2014;7:944 8
한국인심혈관질환위험도모델 Automatic CV risk calculator, excel file Park GM, Kim YH, et al. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2014;7:944 9
자료연계를통한공익적임상연구 : 국민보건향상, 정책활용, 비용절감
의료빅데이터를활용하여산업화가가능한서비스개발 11
누구를대상으로할것인가?
우선대상 : 법률허용질환, 공공기관, 국공립병원, 연구중심병원등 심뇌혈관질환의예방및관리에관한법률 [ 시행 2017.5.30.] [ 법률제 14217 호, 2016.5.29., 제정 ] 13
어떻게할것인가?
기관연계모델보건의료빅데이터연계플랫폼개요 15
스코틀랜드개인수준의연계를위한참조모델 (Trusted Third Party Indexing Model in Scotland) 16
심혈관질환조기진단 Dr. AI 프로젝트 (ETRI 공동연구 ) 17
자료연계를위한심혈관질환레지스트리 : IRB 등 빅데이터연구를위한 IRB 임상과내연구자들동의 병원및연구원승인 빅데이터사용규정 연구방법모식도 18
심혈관질환관련연구대상추출 기간 : 2000.01.01~2016.12.31 아래조건에만족하는심질환자 1. 응급실 진단 71,378 I00~I99 (Diseases of the circulatory system) R00~R03, R06, R068,R073,R074 (Symptoms and signs involving the circulatory and respiratory systems) 2. 심장내과입, 퇴원 3. 흉부외과입, 퇴원 4. 건강검진 CT 촬영환자 5. 심장내과외래방문 6. 흉부외과외래방문 70,487 17,598 29,778 295,182 23,639 16 년간총 356,357 19
대상환자들에대한 EMR 활용레지스트리계획수립 35 만명 정형자료 OCS (Order Communication System) LIMS (Laboratory Information Management System) 비정형자료 (EMR) 수술기록지 심장검사 (2010~) Cardiac CT, Thallium SPECT, Holter, PCI, Echo 비정형자료 (PACS) 10040 11,239 8.520 10,430 24700(07~13)+25987(14~16) 20
비정형자료구조화 3. Text in image 4. Structured data ETL Common Data Model ABLE 21
구조화된자료변환예 : 심장 CT 2017-04-18 22
심뇌혈관질환빅데이터개요 건강보험정보로장기임상결과를알수있어 labeling 자료로활용가능 조기진단모델개발가능 예후예측 합병증추측 23
암 : OncDRP: Oncology Data Registry Platform Uniform Informed Consent 병원정보시스템 OCS PACS EMR Genomics CRDW (ABLE) 자동연계 Disease registry Informed consent OncDRP Raw data repository 24
정밀의료인프라 25
Honest broker CDM: 임상빅데이터표준화 / 정형화 / 구조화 공간 교통정보 - 교통정보 - 유동인구 - 의료이용정보 폐렴예측공간빅데이터연구 예방조기발견치료 임상빅데이터기반위험요인분석 환경, 직업정보기반위험요인분석 위험예측모델개발 영상, 임상, 공공자료기반조기발견모델개발 위험요인분석결과기반스크리닝가이드라인확대 통합임상빅데이터기반자료플랫폼구축 치료패턴기반 severity 판별 위험요인기반치료패턴모델개발 검증 Multi-center data based validation Population based validation 통계청 - 사망정보 - 자녀수정보 환경정보 - 대기오염 ( 배출시설 ) - 라돈측정자료 - 교통오염 - 토지이용 호흡기질환환경영향분석 학회 - 후향적, 다기관자료 - 임상, 영상, 유전자검사자료확보 공간 환경학적공공데이터 보건의료민간데이터 AMC Health Information System Honest broker 임상빅데이터 공통자료모델 OHDSI CDM 익명화된데이터웨어하우스 -ABLE 인구학적공공데이터 보건의료공공데이터 질환별코호트 -REDCap 건강보험공단 - 진료, 처방 공단 MOU - 자격정보 폐암특성분석 - 전국민건강검진 건강보험심사평가원 - 수가자료 질환별 - 비급여자료 적정성평가 - 의료기관평가자료 EMR OCS PACS LIS ETL/ 익명화 Cohort discovery Anonymized chart review Data extraction tool REDCap (registry) 적재자동화 대상환자선정 영상자료연계 임상자료정제 자료시각화 26
개인건강기록관리 : 내손안의차트 2.0 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
개인건강기록관리 : 내손안의차트 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
임신성당뇨병생애주기별맞춤형건강관리서비스개발 산전 후데이터를추적관리를통한당뇨병이환및합병증모니터링으로연속적예방 관리서비스를받을수있도록지원 임신전 임신중및출산직후 산후 임신성당뇨발병위험관리 임신중및출산직후관리서비스 임신성당뇨병재발방지및 당뇨병으로의이환예방서비스 - 건강, 의료데이터기반발병위험도분석 - 개인별위험요인중심의건강, 생활관리 - 개인화된밀착형건강관리서비스 - 질환이환, 산후우울증, 스트레스및육아관련생활지원서비스 - 관리수준별발병위험예측, 관리 - 재발및합병증위험분석기반지속관리 공공 건강보험관리공단, 심평원 국가건강검진결과, 질환력, 사회 경제적수준및질환이환여부 공공 - 의료기관 - 개인건강 / 의료데이터연결 병 / 의원 출산관련병원진료데이터 ( 응급수술및저체중아출산, 산후합병증동반여부 ), 당뇨병발병이후경과 개인 웹또는앱기반개인건강관리서비스데이터연동 ( 식사, 운동, 혈압, 계측혈당및케톤검사결과등 )
Patient Monitor Data Patient Monitor VueLink dongle RS232 WiFi Raw data 무선전송 실시간데이터저장서버 심전도및기타생체신호실시간측정및기록 매 10 분단위데이터저장 심전도이외의생체신호는환자별환자감시장치설정에따라획득 Respiration, Plethysmograph, ABP, CVP, NIBP 환자의중요한상태이상시알람파일생성 10 초마다환자감시장치의알람상태확인 알람발생시발생시간및발생내용저장 2013 년 10 월부터현재까지 2441 명의환자로부터 1TB 의생체신호데이터획득 (2015 년 10 월까지 ) 30
감사합니다!