본 과제는 6개 이상 병원의 EMR을 OMOP CDM으로 표준화하고, 의료·유전체·생체신호·영상·비정형문서·라이프로그까지 연계해 안전하게 공유·활용하는 바이오헬스 데이터 네트워크 인프라 구축 연구임.
연구 목표는 대규모 EMR 자동전환, CDM 질 유지, 7가지 CDM 확장모델 설계, OMOP 표준용어 매핑, k-익명성, 분산형 코디네이팅 플랫폼(CLOVER) 검증 및 유전자 분석·심정지 예측·EMR embedding·NLP 사업화 인프라 설계에 있음. 기대 효과는 다기관 공동연구 장벽 저감과 개인정보보호 강화, 다양한 데이터 기반 정교한 헬스케어 서비스 개발 및 중소기업 참여 확대임.
본 과제는 17개 병원의 EMR 데이터를 CDM으로 통합·갱신하고, 분산형 헬스케어 데이터 코디네이팅 플랫폼으로 연결해 예측·분석 서비스를 가능케 하는 연구임.
연구 목표는 실시간 CDM 전환, CDM 데이터 질적 수준 유지전략 고도화, CDM 확장모델 7가지 구축, CLOVER 노드 확장, 헬스케어 서비스 내 예측 알고리즘 탑재, 유전체·생체신호·이종 바이오헬스 연동, 약물반응·심정지 예측 고도화, EMR embedding 기반 환자군 식별, 비정형 문서데이터 NLP 활용체계 구축임. 기대 효과는 약 2000만 명 규모의 국가 대표 데이터 네트워크, 실시간 서비스 제공, 질관리 시간 단축, 시범분석을 통한 모델 정교화, 공동연구 및 사업화 가속임
본 과제는 다기관 EMR 데이터를 분산형 공통데이터 모델(CDM)로 전환해, 실시간 전환과 보안 기반 분석·서비스까지 제공하는 국가단위 헬스케어 데이터 네트워크 구축 연구임.
연구 목표는 27개 이상 병원 EMR 약 4,000만명분을 CDM으로 변환하고 1,2년차 업데이트를 수행하는 한편, 실시간 CDM 전환·CDM 질관리·확장모델 검증·차분 프라이버시·플랫폼 고도화를 포함하는 기술을 완성하는 데 있음. 기대 효과는 개인정보 유출 우려를 낮추면서 정밀의료용 이종 데이터 연계 기반을 마련하고, 유전체 DTC 결과지, 변이-약물 상호작용 시각화, EMR embedding/NLP 간질환 Advisor 같은 서비스 모델 확산 및 의료의 질 향상과 사업 투자비 부담 절감 달성임
환자 맞춤형 심장재활 스마트폰 앱 개발 및 현장 실증을 통한 관상동맥질환 위험인자 개선과 의료비 절감에 미치는 효과
본 연구는 관상동맥질환의 재발을 줄여 의료비 상승을 완화하기 위해 건강 이론 기반 행동수정용 심장재활 스마트폰 앱 ‘안심 앱’을 개발·검증하는 연구임. 연구 목표는 국내 자료와 설문을 바탕으로 환자 분류 알고리즘과 건강정보 활용능력을 고려한 메시지 pool을 만들고, 6개월 적용 효과와 경제성을 대조군 대비로 평가하는 모형 구축에 있음.
핵심 연구 내용은 흡연·식이·운동·약물 등 1차 앱 구성 후 pre-testing과 전문가 타당도 점검, 서울·경기 상급종합병원 및 종합병원 환자 120명 대상으로 3,6,9개월 효과 측정(ITT, 비용효용 분석) 및 EQ-5D-3L/EQ-5D 신뢰성 확인, 간접비 포함 비용산출로 경제성 평가 수행임. 기대 효과는 퇴원 후 자가관리 강화와 100여만원대 재활치료 보완, ICT기반 의료중재의 국내 첫 경제성평가 모형 확장 가능성이며 활용처는 수도권 병원과 심뇌혈관센터 중심 확대됨.
