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A novel algorithm for detection of adverse drug reaction signals using a hospital electronic medical record database

Other Title
병원 전산자료를 이용한 약물부작용 탐지 알고리듬 개발
Authors
박, 만영
Degree
Doctor (2012)
Abstract
최근 전세계 많은 병원들이 전자의무기록(Electronic Medical Records; EMR)을 도입하고 있다. 이에 따라 실시간으로 쌓이고 있는 EMR 데이터를 이용하여 약물부작용 실마리를 찾으려는 노력들이 진행되고 있지만, 단지, 검사 결과에 대한 조건을 정의하고, 그 중 만족하는 증례만을 찾아 차트리뷰를 진행하는 식의 노동 집약적인 연구만이 진행되고 있다. 특히, 약물 부작용 실마리를 찾기 위한 일반화된 분석 방법이 없어 제한된 약물과 제한된 유해반응에만 적용되고 있는 상황이다. 이는 전문가의 개입, 차트 리뷰 등 많은 시간과 노력이 필요하기에, 다양한 약물에 대한 다양한 부작용을 확인하는 것이 현실적으로 불가능하다. 본 연구의 목적은 지속적으로 쌓이고 있는 병원 EMR자료를 이용하여, 약물 투여와 부작용간의 상관성을 자동으로 판단할 수 있는 방법론을 개발하고 자동화 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 병원전산자료인 EMR 데이터베이스를 이용하여 약물 부작용에 특화된 임상 데이터웨어하우스를 구축하였다. 또한, 약물 부작용을 탐지하기 위하여 임의로 추출한10가지 약물에 대하여 51가지의 검사이상항목을 선정하여 약물 투여와 검사 값의 변화의 상관성을 분석하였다. 분석대상이 되는 약물의 투여 전후 감시 대상 검사 결과값의 극한값을 비교하고, 또는, 약물 투여 전후 검사 결과값이 유의수준을 벗어나는 빈도를 전후 비교하였다. 각 약물에 대한 알고리듬의 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도를 계산하여 성능을 평가하였다. 제안한 알고리듬이 알려진 부작용을 얼마나 빠르게 찾는지 분석하기 위해 최근 미국 식품의약품안전국에서 백혈구감소증에 관한 라벨 변경이 이루어진 퀘티아핀(quetiapine), 리스페리돈(risperidone), 그리고, 올란자핀(olanzapine)을 이용하여 아이디어 검증연구를 수행하였다. 연구 결과 알고리듬의 민감도와 특이도, 양성예측도, 음성예측도는 각각 58~100%, 22~76%, 22~75%, 54~100% 으로써 높은 성능을 보였다. 제안한 알고리듬을 이용하여 2004년 1월부터 2008년 12월까지 데이터들을 순차적으로 늘려가며 퀘티아핀, 리스페리돈, 올란자핀 약물과 백혈구 감소증과의 상관성에 대해 분석한 결과, 한 병원의 약 16개월의 병원 전산 자료만으로 세 가지 약물에 의해 생기는 백혈구 감소증 부작용 찾아낼 수 있었다. 본 연구에서는 EMR 자료에 기반한 약물 부작용 실마리 감시 시스템을 개발 및 구축하고, 10가지 약물에 대해 성능을 평가한 결과, 비교적 우수한 성능을 보였다. 또한, 시스템의 구조상 모든 약물에 적용할 수 있다는 장점이 있으므로, 본 시스템을 이용하면 EMR 자료로부터 모든 약물의 유해반응에 대한 실마리를 자동으로 감지할 수 있어 환자 안전에 기여할 것으로 기대된다.
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Theses > School of Medicine / Graduate School of Medicine > Doctor
AJOU Authors
박, 만영
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