대용량 전자의 무기록 데이터를 이용한 질환 연관성 분석 시스템 설계와 구현

Other Titles
System Design and Implementation of Disease Association Rule Mining Using Large Electronic Medical Record Data
Authors
신아미
Issue Date
2011-06
Awarded Date
2011
Abstract
본 연구는 데이터의 전처리 과정을 자동화하고 연관 규칙을 생성할 수 있는 연관성 분석 시스템을 설계하고 구현함으로써 대용량의 질환 데이터에 포함된 의미 있는 정보를 보다 용이하게 발견할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. C# 2.0, MS Access DB, 연관 규칙 마이닝(지지도, 신뢰도)을 이용하여 Dx Analyzer ver.1.0을 개발하였다. 1996년 1월에서 2007년 12월 사이 A의료원에서 인슐린 비의존 당뇨병을 진단받은 환자 20,314명과 당뇨병이 없는 환자 20,314명의 진단 데이터를 데이터 저장, 데이터 정제, 데이터 마트 구축, 분석 대상 진단 선택, 연관 규칙 마이닝의 5단계로 이루어진 Dx Analyzer ver.1.0과 PASW Statistics 18 프로그램을 이용해 분석하였다. 본 연구에서 제안된 시스템을 이용해 인슐린 비의존 당뇨병 환자의 동반질환을 분석한 결과 인슐린-비의존 당뇨병과 관련되 연관 규칙은 총 18가지로 나타났고, 동반질환은 본태성 고혈압, 위염 및 십이지장염, 노년 백내장, 지단백질 대사 장애 및 기타 지혈증, 망막 장애, 뇌경색증, 협심증, 만성 신부전증, 위궤양, 병적 골절이 없는 골다공증, 심부전, 위-식도 역류병으로 나타났고 이는 통계적으로도 유의하였다. 연관 규칙 마이닝은 특정 질환과 동반되는 질환을 분석하는데 유용한 방법으로 그 결과는 통계적으로도 유의한 것으로 나타났다. Dx Analyzer ver.1.0을 연관 규칙 마이닝에 이용함으로써 데이터 정제에 소요되는 시간과 노력을 줄여줄 수 있으며, 특정 질환과 동반되는 질환을 쉽게 분석할 수 있다. This study was tried to suggest method of finding useful information among large clinical data by design and implementation a system for ARM (association rule mining) that could be possible for automatic data cleansing and making association rules. The proposed system, Dx Analyzer ver.1.0 was developed using C# 2.0, MS Access DB, and ARM (support, confidence). The subjects were diagnoses data of NIDDM (Non-insulin dependent diabetic mellitus) and Non-NIDDM of 40,618 patients visiting at A hospital between JAN 1999 and DEC 2007. Dx Analyzer ver.1.0, which has five modules, data saving, data cleansing, data mart construction, data selection and analysis, and PASW Statistics 18 program were used to analyze. As a results 18 association rules related to NIDDM were found. Comorbid diseases were essential hypertension, gastritis and duodenitis, senile cataract, disorders of lipoprotein metabolism and other lipidaemias, retinal disorders in diseases classified elsewhere, cerebral infarction, etc. Those diseases were higher frequency in NIDDM than those in Non-NIDDM and were significant difference statistically. ARM was useful to analyze comorbid disease and the rules were significant in statistically. Using Dx Analyzer ver.1.0 in ARM could save time and effort for not only data cleansing.
URI
http://kumel.medlib.dsmc.or.kr/handle/2015.oak/11579
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3. 학위논문 > 1. School of Medicine (의과대학) > 박사
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http://dcollection.kmu.ac.kr//jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000009973
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