하나의 의학용어체계가 모든 의학 개념을 표현할 수 없으므로 전자의무기록의 각 영역에 적합한 의학용어를 적용하고 용어들을 효과적으로 연계하는 것이 실제 임상에서 매우 유용한 방법이다. 표준용어의 편리하고 효율적인 활용을 위해서는 임상과나 임상의의 사용목적에 적합한 범주를 구분하고, 구분한 범주에 입각하여 사용가능성 높은 용어들을 추출하여 정리한 용어 Subset의 개발이 요구된다. 또한 Subset은 표준용어체계의 변경이나 수정, 사용자의 새로운 요구에 알맞도록 지속적으로 개발과 업그레이드가 가능해야 한다. 본 연구에서는 부산대학교병원 신경외과환자의 퇴원요약지를 대상으로 추출된 주호소, 증상, 진단 및 수술명, 과거 시술명의 추출된 자료를 추출하고 분석하였다. 그리고 subset 데이터베이스를 생성하고 추가되는 용어에 대해서는 임상의가 직접 참조용어와의 매핑을 통해 새로운 데이터베이스를 생성될 수 있도록 Subset 에디터를 개발하였다. 결론적으로 본 연구는 용어체계의 방대함으로 인해 생기는 문제점과 비효율성을 줄일 수 있는 효과적인 관리 방법이 될 것이다.
It is highly useful in an actual clinical setting to apply appropriate medical terms to every area of electronic medical record (EMR) and link them effectively, as a single medical terminology system cannot cover all medical concepts. In order to use standardized terms conveniently and efficiently, it is required to categorize them depending on the purpose of individual departments or physicians and thereby develop organized subsets of extracted terms highly likely to be used. In addition, it is important to such a subset to make it possible to change or correct standardized terminology system and continue to develop and upgrade to meet renewed demands of users. In this paper, data including chief compliant, symptoms, diagnosis, operation, and history of previous treatments were collected from discharge summary of patients with Department of Neurosurgery at Busan National University Hospital for analysis. In addition, subset database was created, and for terms needed to be added, the physician directly performed mapping through connection with reference terminology server and developed subset editor for the purpose of creating new subset database. Therefore, it is expected that this can serve as a practical and effective management method to reduce problems and inefficiency caused by existing vast terminology system.
