HealthPro: Designing Search Strategies for Retrieving Data from Clinical Data Warehouse

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 협동과정 의료정보학 전공, 2013. 2. 김주한.Reusing the data collected in electronic medical record system (EMRs) is essential to improve clinical research efficiency. But, it is difficult to identify patients who meet research suitable criteria and collect the necessary information from EMRs because the data collection process must include various type of information stored in EMRs and integrate various techniques, including the development of a data warehouse. We designed a data model optimized for patient identification and for the collection of necessary information from EMRs, and provide the way to search a criteria in the data model. This research aimed to demonstrate an retrieval system(HealthPro) and an example of a hospital-based data that used the HealthPro to identify suitable patients. The searching system uses data from 550,852 patients, which were imported into clinical data warehouse. The search condition was structured in tree for clinical research, and the tree structure consist of patient demography, diagnosis, laboratory test, clinical document. It enables to search detailed extraction in conditions of various clinical terms. Semantic search with questionaries of clinical documents using MDRS(MetaData Repository System) and drug treatment pattern for patients in particular period are well performed. The algorithm is developed for converting EAV format to table format when extracting data in data warehouse. Query performance averagely recorded 0.9945 seconds of response time with one to ten queries. In this work, HealthPro performed to design the data model and develop it for retrieving optimized clinical data. We provide the way to search a criteria using hierarchical tree and standardization terminology in the system. Also meta search is available by using controlled vocabulary for identifying patient who meet expanded criteria. HealthPro may be useful by providing a system package supported from data collection to analysis. Additionally, HealthPro plan to include analysis module with R statistics tool and can provide simple calculation about the result of retrieving clinical data.1. INTRODUCTION 2. METHODS 2.1 Search Strategy 2.2 System Architecture 2.3 Data Model 2.4 Data Collection and Normalization 3. RESULTS 3.1 Data Scope 3.2 System Interface 3.3 Query Design 3.4 Query Performance 4. DISCUSSION 5. REFERENCE 23Maste

The Influence of dysfunctional beliefs and maladaptive automatic thoughts on socially phobic symptoms

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :심리학과 임상심리전공,1998.Docto

Codit: Collaborative Auditing for BaaS

As Blockchain-as-a-Service (BaaS) has witnessed a growing interest in enterprises, many BaaS providers have emerged. However, current BaaS providers can pose a potential security threat in the context of a centralized service provider and clients that depend on the provider. We present Codit, collaborative auditing for BaaS. Codit is a consensus framework used by clients for detecting faulty behaviors of malicious BaaS providers. Codit employs a prefix agreement that allows clients to reach consensus on a common prefix of a blockchain by sharing analysis results of blocks received from the provider.1

Implementing Open Policy Platform: A pilot study

우리 경제·사회 전반은 4차 산업혁명으로 지칭되는 디지털 전환의 과정을 겪고 있다. AI, 빅데이터 등 신기술의 비약적 발전에 비해 이를 뒷받침할 정책과 제도는 그 변화 속도에 발을 못 맞추고 있다. 본 연구는 정책의 설계 및 운영 과정에서 효과성을 높이고 혁신을 도모할 수 있는 방안을 ‘참여적 정책설계 플랫폼’에서 찾고 있다. 이해관계자와 시민의 자발적 참여 플랫폼을 통해 신뢰와 협력에 기반한 공론과정을 거쳐 경제·사회문제에의 합의점을 찾고 이를 성장동력으로 활용하고자 하는 것이 연구 배경이라 할 수 있다. 본 보고서는 ‘어떤 논리와 형식으로 플랫폼 설계를 정교화할 것인가’라는 질문을 화두로, 플랫폼 설계에 있어 염두에 두어야 할 공통 차원 및 구성요소들을 총 6가지로 정리하였다. 첫 번째 차원은 ‘문제 분야 및 목적 가치’로, 후자의 ‘목적 가치’를 의사결정이나 정책과정 분석 목적 등의 요소로 분석하였다. 두 번째는 ‘문제 및 대안 특성’ 차원으로,‘외부 정책 및 서비스 혁신’과 ‘내부 조직 및 과정 혁신’ 등 ‘문제인식의 방향’에서 접근하고, 문제의 명료성/갈등수준/시급성/보안성 측면과, 대안 유형 등의 차원에서 분석하였다. 세 번째는 ‘참여적 정책설계 플랫폼의 권능 범위’ 차원으로, 의사결정단계에서의 플랫폼 권능과 플랫폼의 책임성(성과/평가) 등의 관점에서 분석하였다. 네 번째는 이해관계자/참여자간 가치교환 구조, 특성 등을 통해 ‘플랫폼 아키텍처’를 분석하였다. 다섯번째 차원은 ‘플랫폼 의사소통 및 의사결정 방법론’으로, 데이터 수집 및 활용, 의사소통 및 의사결정 방법 등을 중심으로 분석하였고, 마지막 여섯 번째 차원으로, ‘플랫폼 제도/도구/성과물의 지식 형태 및 소유 구조’를 분석하였다. 보고서의 제3장에서는 참여적 정책설계 플랫폼 도구 중 공론조사, 해커톤, 리빙뱁, 정책랩 등 네 가지 유형을 중심으로 국내외 사례를 선정하고, 앞에서 제시한 분석틀에 기반하여 특징을 도출하였다. 이번 연구는 참여형 플랫폼을 활용하여 경제사회 문제를 해결한 현장을 직접 방문하여 조사한 사례연구를 포함하고 있다. 서울시의 ‘디자인 거버넌스’와 핀란드의 ‘Design for Government’를 선정하고, 각 사업을 주관하는 정책담당자 및 운영관계자를 대상으로 심층면담을 수행하였고, 면담자와 피면담자를 복수로 구성하여 내용의 타당성 및 신뢰성을 제고하였으며, 대상 사업과 관련된 공식 문서 및 자료를 활용하여 1차 자료활용의 한계를 보완하였다. 사전적으로 구성된 분석틀을 기준으로 사례를 분석하고, 새롭게 관찰되는 구체사항들을 바탕으로 참여적 정책설계 플랫폼의 6가지 차원별로 실제 활용되는 선택지들과 그 조합들을 체계적으로 규명함으로써 분석틀을 보완하였다. 또한 본 보고서는 스마트 제조의 본격 추진을 위한 참여적 정책 설계 플랫폼 도입시의 주요 쟁점 및 갖춰야 할 요건을 제시하고 있다. ‘대·중소 상생형 스마트공장 구축지원사업’ 사례를 통해 스마트 제조 및 스마트공장 확산 기반의 민관협력 종합대책을 수립하고 기업의 참여유인 확대 등을 위한 추진 체계를 정비하고, 향후 이와 같은 협력모델을 산업 전반으로 확산할 필요가 있음을 제안하면서, 동시에 참여적 정책설계 플랫폼의 관점에서는 아직 한계점을 노정하고 있음을 밝히고 있다. 제6장에서 참여적 정책설계 플랫폼 설계 및 운영의 시사점을 제시하고 있다. 우선, 참여적 정책설계 플랫폼 설계 및 운영의 공통 조건으로, ‘플랫폼 참여자·기관의 역량’ 과 플랫폼의 6가지 차원간 맞춤형 설계/운영/협력의 최소 조건을 제시한다. 다음으로, 앞에서 제시한 서울시의 ‘디자인 거버넌스’ 사례와 핀란드의 ‘Design for Government’사례에 적용하여, 각 차원별 플랫폼 설계/운영/협력의 구체적 고려사항을 정리하고 있다. 본 연구는 다양한 현장 전문가의 참여를 통해 새로운 시대에 필요한 정책을 선제적으로 수립·지원하기 위해 2020년부터 시작되는 ‘열린혁신플랫폼을 통한 정책형성 방안사업’을 위해 국내외에서 실시되고 있는 다양한 개방형 혁신 플랫폼에 대한 전반적인 검토라는 기반 연구로서의 의의를 갖는다. 본 보고서가 참여적 정책설계 플랫폼을 설계하고 운영하고자 하는 기관들에게 유용하게 활용되기를 기대한다