전자건강기록(EHR)체계는 보건정보체계(HIS)의 기본체계로 응용되여있으며 한편 림상자료류실에 대한 연구는 EHR가 진단, 래원, 전문치료, 입원, 약물치료와 같은 여러가지 치료자료를 불충분하게 기록하고있다는것을 보여주었다. 병리검사보고의 표준화는 병리검사보고자체가 구조화되지 않은 특징을 가진다는 의미에서 EHR들에서 부분적으로 진행되고있지만 그것은 EHR들뿐만 아니라 HIS에서 리용되는 모든 체계들사이에 호상변환의 가능성을 제공한다.
그러므로 우리는 SNOMED CT를 리용하여 병리검사보고의 표준화를 실현하는 방법을 제안하였으며 그에 기초하여 병리검사의 품질을 높일수 있는 표본제작시간을 판정하여 합리적인 표본관리를 실현하도록 하였다. 연구결과는 비표준화병리검사보고와 표준화된 병리검사보고자료들을 기계학습알고리듬을 리용하여 비교할 때 병리검사의 정확성과 믿음성을 크게 개선한다는것을 보여주었다.
실험분석결과들은 표준화된 병리검사보고의 표준화가 환자에 대한 자료류실을 감소시키고 표본제작의 품질을 보장하는것으로 하여 병리검사의 질을 개선할수 있다는것을 보여주고있다.
연구결과는 잡지 《Information Technology》에 《A Study On Pathology Reporting And Sampling Time Estimation Using Snomed CT》(https://elibrary.ru/title_about.asp?id=61250)의 제목으로 출판되였습니다.
