FHIR 기반 다중 의료 정보 중재 플랫폼 개발 및 적용 (Development and Application of FHRI-based multiple medical information mediation Platform)

서지정보

· 발행기관 : 융복합지식학회
· 수록지 정보 : 융복합지식학회논문지 / 12권 / 1호 / 115 ~ 126페이지
· 저자명 : 문희경, 정창원, 임동욱

초록

최근 의료영상기반의 질병 진단 및 예측 모델 개발을 위한 학습데이터 구축을 활발하게 진행되었다. 그러나 의료기관별 표준화 수준이 다르기에 데이터 수집과 관리의 문제점이 대두되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 표준화 연구가 함께 진행되면서 디지털헬스의 패러다임 변화에 따라 HL7 FHIR 사용이 점차 확대되고 있다. 본 논문에서는 의료정보 표준인 HL7 FHIR와 의료영상 표준인 DICOM 기반으로 개인 또는 다기관 공동연구를 지원위한 플랫폼에 대해서 제안한다. 제안한 플랫폼에서는 수집된 데이터의 전체 현황을 파악하기 쉽고 환자의 개인정보는 익명화 처리되며, OMOP-CDM (Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model) 기반의 표준화 된 형태로 저장 관리되고 HL7 FHIR로 임상정보를 제공한다. 이를 구현하기 위해 HL7 FHIR의 Patient, Observation, DiagnosticReport, Bundle 리소스를 활용하여 환자정보와 임상 리포트 정보를 전달하여 StudyList로 출력할 수 있도록 구현하였다. 본 연구에서 제안한 플랫폼이 다기관 임상연구를 위한 의료영상 데이터 수집과 인공지능 모델의 실증 플랫폼으로 활용될 것으로 기대한다.

영어초록

Recently, the construction of learning data for the development of medical image-based disease diagnosis and prediction models has been actively conducted. However, problems with data collection and management are emerging because the level of standardization is different for each medical institution. As standardization research is progressing to solve these problems, the use of HL7 FHIR is gradually expanding in accordance with the paradigm shift in digital health. This paper introduces a novel platform designed to facilitate both individual and collaborative research across multiple institutions, leveraging the medical information standard HL7 FHIR alongside the medical imaging standard Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM). Our platform offers comprehensive data monitoring capabilities, ensures the anonymization and standardized storage and management of patient information according to the OMOP-CDM (Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model), and provides clinical information via HL7 FHIR. By utilizing HL7 FHIR resources such as Patient, Observation, DiagnosticReport, and Bundle, we enable the efficient delivery and presentation of patient information and clinical reports on the StudyList. The platform is anticipated to serve as a crucial tool for validating medical imaging data collection and artificial intelligence models in multicenter clinical research.

참고자료

· 없음