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논문KCI 등재

임상 결정 지원 시스템을 위한 사용자 맞춤형 임상 도메인 온톨로지 추출 방법에 관한 연구

A Study on Customized Clinical Domain Ontology Extraction for Clinical Decision Support System

승현우|Taqdir Ali
한국IT정책경영학회 (The Korea Society of Information Technology Policy & Management)|2017.08|한국IT정책경영학회 논문지 (Jounal of The Korea Society of Information Technology Policy & Management)|제9권 제4호|pp. 423-431

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온톨로지ontologyknowledge base지식 베이스지식 저작 도구knowledge authoring tool임상 결정 지원 시스템Clinical Decision Support System(CDSS)
주제분류기술정책

초록

임상 결정 지원 시스템(Clinical Decision Support System : CDSS)은 의사들이 환자와의 관계에서 발생하는 진단, 치료, 중재 등 여러 과정에서 지원을 받을 수 있는 시스템으로, 공유 가능한 지식 베이스(knowledge base)를 필요로 한다. 하지만 전문가의 지식을 공유하고 재사용하는 일은 쉽지 않은 작업이다. 본 논문에서는 의료 전문가들의 지식을 공유 가능한 지식 베이스 형태로 변환해주는 웹 기반 지능형 지식 저작 도구인 I-KAT (Intelligent Knowledge Authoring Tool)에서의 도메인 온톨로지 추출 방법에 대하여 연구한다. I-KAT은 HL7 standard Arden Syntax를 사용하여 Medical Logic Module(MLM)의 형식으로 임상 규칙들을 생성한다. 이렇게 생성된 규칙들은 HL7을 준수하는 의료 기관 등에서 쉽게 공유 가능하다. MLM을 활용한 상호운영성(interoperability)을 위하여, I-KAT에서는 의료용어 표준인 SNOMED CT(Systemized Nomenclature of Medical Clinical Terms)와 CDSS 표준인 vMR(Virtual Medical Record)을 통합하는 방식을 채택한다. SNOMED CT 온톨로지는 약 30만 개의 개념들을 포함하고 있어 매우 방대하며, 그 중 10~15%의 개념들만이 특정 도메인에서의 규칙 생성에 사용된다. 이러한 SNOMED CT 개념들과 vMR 개념들 사이의 관계를 의미론적으로(semantically) 규정하기 위해서는 SNOMED 온톨로지로부터 특정 도메인에 맞춘 온톨로지를 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 vMR 스키마 개념(schema concepts)과 속성(attributes)들을 SNOMED CT 개념들과 매핑하는 방식으로 전체 SNOMED CT 온톨로지로부터 사용자 맞춤형 도메인 온톨로지를 자동으로 추출하는 방법에 대하여 연구한다.

Abstract

Clinical Decision Support Systems (CDSS) require a shareable knowledge base. However, sharing and reusing the expert’s knowledge is a challenging task. The proposed approach utilizes a web based application that acquires and adapts the clinical expert’s knowledge into shareable knowledge base. The system, Intelligent Knowledge Authoring Tool (I-KAT) creates rules in the form of Medical Logic Module (MLM) using HL7 standard Arden Syntax. These rules are easily shareable with HL7 compliant clinical institutions and organizations. To achieve interoperability using MLM, the system uses a mechanism for integration of terminology standard (SNOMED CT) concepts with CDSS standard (Virtual Medical Record (vMR)). The SNOMED CT ontology is comprehensive; containing more than 0.3 million concepts but 10 – 15% concepts of total ontology is normally used in rule creation for a specific domain. Semantically defining relationships between SNOMED CT concepts and vMR concepts require domain ontology development from the SNOMED ontology. In this paper we focus on automatic extraction of domain ontology from overall SNOMED CT ontology on the basis of vMR schema concepts and their attributes mapping with corresponding SNOMED CT concepts.

참고문헌 (15)

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