Development of high coverage reference standard for adverse drug reaction signals

Abstract

본 연구에서는 임상 연구자들이 질병 분류 데이터, 실험실 검사 데이터, 서술형 임상기록 데이터를 활용할 수 있도록 하는 통제용어 기반 부작용 연결 모델 (연결 모델)을 제시한다. 또한 본 연결 모델을 두 의료기관의 위 세가지 데이터 종류에 적용하였다. 전자의무기록이 활성화되면서, 이를 이용하여 약물 부작용 신호를 감지하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나, 신호감지 알고리즘의 결과를 검증하고 이러한 결과들을 하나의 소스로 통합하기 위한 도구가 존재하지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위한 참조 표준은 광범위한 약물-부작용 쌍을 포함해야 하고, 통제용어로 구성되어야 하며, 다양한 데이터 종류를 포괄할 수 있어야 한다. 본 연결 모델은 전자의무기록의 다양한 약물 부작용 데이터 종류를 포괄하는 참조 표준의 개발을 위해 필요하다. 본 연결모델에서는 SIDER 2의 MedDRA가 표준 부작용 용어로 차용되었으며, 질병 분류 데이터, 실험실 검사 데이터, 서술형 임상기록 데이터의 종류별 통제 용어를 사용하여 표준 부작용 용어를 전자의무기록 내 각 데이터 종류에 연결하였다. ICD-10 (10th revision of the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems), LOINC(Logical Observation Identifiers Names and Codes), WHO-ART(WHO Adverse Reactions Terminology)는 각각 질병 분류 데이터, 실험실 검사 데이터, 서술형 임상기록 데이터를 표준 부작용 용어에 연결하였다. 서술형 임상기록 데이터의 경우, ICNP (International Classification for Nursing Practice)를 기반으로 한 SNS (Standard Nursing Statement)가 사용되어 간호기록을 본 연결모델에 적용할 수 있도록 하였다. 서울대학교 병원과 아주대학교 병원 두 기관의 세가지 데이터 종류별용어체계가 통제용어를 기반으로 표준 부작용 용어에 연결되었다. 질병분류 데이터의 경우, UMLS CUI를 이용하여 MedDRA와 ICD-10을 매핑하였고, 한국의 의료기관에서 사용되는 KCD-7은 ICD-10을 기반으로 만들어졌기 때문에 쉽게 ICD-10에 매핑되었다. 실험실 검사 데이터의 경우, 표준 부작용 용어는 LOINC와 두 의료기관의 실험실 검사 코드에 수작업을 통해 매핑되었다. 세명의 의사가 실험실 검사 데이터의 매핑 작업에 참여하였다. 서술형 임상 기록 데이터의 경우, 서울대학교 병원의 간호기록이 WHO-ART에 매핑되었고, 매핑에 사용된 WHO-ART가 MedDRA에 연결되었다. 이 작업은 세명의 의사와 한명의 약사가 참여하여 진행하였다. 3209개의 표준 부작용 용어 중 1505개 용어가 각 통제용어에 매핑되었다. 서술형 임상기록, 실험실 검사, 질병분류 각각에 1,130개, 951개, 83개 표준 부작용 용어가 매핑되었다. 이에 따라, 본 연결 모델은 다양한 종류의 데이터 타입을 사용함으로써 광범위한 부작용을 포괄하고 있음을 알 수 있다. 본 연결모델은 세가지 이점을 지니고 있다. 첫번째로 본 모델은 표준 부작용 용어를 사용하여 광범위한 부작용을 포괄하고 있다. 두번째로 본 모델은 널리 쓰이는 통제용어를 기반으로 개발되었다. 세번째로 본 모델은 연구자들이 다양한 종류의 데이터를 이용할 수 있도록 한다. 이러한 특징들은 약물 부작용 연구 및 다양한 약물 부작용 데이터 소스를 통합할 수 있는 기반을 제공한다. 본 연결모델의 개발은 약물 부작용 신호에 대한 광범위 포괄 참조 표준 개발로 이어질 수 있다. 이러한 참조 표준을 사용하여 규제기관의 자료, 학술 논문, 관찰형 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스로부터 검증된 약물-부작용 쌍을 축적할 수 있게 된다. 궁극적으로, 이와 같이 약물 부작용 데이터 소스를 통합함으로써 개별 약물-부작용 쌍의 정확한 근거를 제공할 수 있을 것이다.