KR101239140B1 - Mapping method and its system of medical standard terminologies - Google Patents
Mapping method and its system of medical standard terminologies Download PDFInfo
- Publication number
- KR101239140B1 KR101239140B1 KR1020110020019A KR20110020019A KR101239140B1 KR 101239140 B1 KR101239140 B1 KR 101239140B1 KR 1020110020019 A KR1020110020019 A KR 1020110020019A KR 20110020019 A KR20110020019 A KR 20110020019A KR 101239140 B1 KR101239140 B1 KR 101239140B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- mapping
- terminology
- term
- metadata
- information
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H70/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical references
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
본 발명은 복수개의 용어체계를 갖는 의학 표준용어 매핑 시스템으로서, 상기 용어체계의 상태에 관한 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성 수단, 검색 이용자의 선택정보를 피드백 받아 상기 용어체계의 메타데이터 정보로 용어체계의 전송형태를 결정하는 선택수단 및 상기 전송받은 용어체계의 정보를 이용하여 매핑작업을 수행하고, 매핑데이터를 생성하는 매핑수단을 포함하는 의학 표준용어 매핑 시스템 및 매핑 시스템에 복수의 용어체계의 상태정보를 포함하는 메타데이터를 생성하는 단계, 메타데이터 정보로 용어체계의 추출형태를 결정하는 단계, 상기 추출된 용어체계에서 I/O 매니저가 코드와 설명문을 추출하는 단계, 상기 용어체계의 코드와 설명문으로 매핑작업을 수행하는 단계를 포함하는 의학 표준용어 매핑 방법에 관한 발명이다. 본 발명에 의해서 새로운 용어체계를 쉽게 시스템에 추가하여 사용할 수 있으며, 용어체계의 수정 및 구조변경에도 유동적으로 대처할 수 있고, 생성한 매핑데이터를 다양한 형태로 변형 배포할 수 있는 의학 표준용어 매핑 시스템이 제공된다. The present invention provides a medical terminology mapping system having a plurality of terminologies, comprising: metadata generating means for generating metadata about a state of the terminology, and receiving information of a search user's selection from the terminology as metadata information of the terminology The medical standard term mapping system and the mapping system include a selection means for determining a transmission form of the system, and mapping means for performing mapping operation using the received information of the term system and generating mapping data. Generating metadata including state information, determining an extraction form of the terminology system using metadata information, extracting a code and a description by an I / O manager from the extracted terminology system, code of the terminology system The invention relates to a medical standard term mapping method comprising the step of performing a mapping operation with an explanation. All. According to the present invention, a new terminology mapping system can be easily added to and used in a system, and it can flexibly cope with modifications and structural changes of the terminology, and a medical terminology mapping system capable of modifying and distributing the generated mapping data in various forms. Is provided.
Description
본 발명은 의학 표준 용어체계의 매핑 시스템 및 방법에 관한 발명이다. The present invention relates to a mapping system and method of the medical standard terminology.
의료 정보 및 의료 기록의 전산화를 위해 EHR (Electronic Health Record)과 같은 의료정보화 시스템을 개발하고 이용하려고 노력하고 있다. 그리고 이러한 시스템 간의 통신을 위해 HL7과 같은 통신 표준이 제안되었다. 그러나 이들 시스템에서 저장, 활용, 전송되는 정보들은 각 의학 관련 기관이나 단체에서 주로 사용되는 용어들로써 전문분야 혹은 개인에 따라서 그 의미가 다를 수 있다. 따라서 정확한 의사소통을 위한 의학 용어의 표준화에 대한 필요성이 대두되었고 각종 기구에서 SNOMED-CT, ICD-9-CM, CPT, ABC, NANDA, NIC, NOC, CCC, Omaha System, LOINC 등과 같은 용어를 선정하였다. We strive to develop and use medical informatization systems such as Electronic Health Records (EHRs) for the computerization of medical information and medical records. And communication standards such as HL7 have been proposed for the communication between these systems. However, the information stored, utilized, and transmitted in these systems is a term commonly used in each medical institution or organization, and its meaning may be different according to a professional field or an individual. Therefore, the necessity of standardizing medical terminology for accurate communication has emerged, and the terms such as SNOMED-CT, ICD-9-CM, CPT, ABC, NANDA, NIC, NOC, CCC, Omaha System, LOINC, etc. are selected by various organizations. It was.
그러나 이러한 용어체계는 실제 임상에서 직접적 활용의 목적으로 구성된 것이 아니라, 참조용어체계 혹은 용어 간 개념 관계를 정의하여 용어간의 통합을 목적으로 개발된 것이다. 그러므로 각 용어체계의 매핑에 관한 연구하고 진행되고 있으며 결과물로서 SNOMED-CT와 LOINC와의 매핑, SNOMED-CT와 CPT간의 매핑, 3N(NANDA, NIC, NOC)에서의 간호과정에 관한 결합이 있다. 그러나 이러한 매핑 정보는 다양한 의학 분야의 요구를 모두 만족하는 표준 용어 간 매핑 데이터를 일일이 생성하여 제공하기에는 무리가 있다. 그리고 보다 실질적으로 용어체계들을 통합하고 관리하며, 표준용어들 사이의 매핑 데이터를 생성하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 연구 결과로써 Lexical Care Suit가 개발되었다. 그러나 기존 용어체계를 공통 모델로 변형하는 과정은 고도의 전문적인 지식이 필요하며, 또한 그 과정이 매우 복잡하다. 그리고 용어체계는 특정 용어나 개념의 의미를 표현하기 위해 각자 독특한 구조를 가지고 있어 획일적인 형태로 변환된 용어체계에서는 이들 용어나 개념의 의미를 모두 표현하기가 어렵다. 또한 기존의 용어체계를 시스템에 저장하여 사용하기 위해서는 각 용어체계별로 별도의 파서 (parser)를 개발하여야 하며, 기존의 용어체계의 구조가 변하거나 데이터가 업데이트 될 경우 파서를 일일이 수정하거나, 시스템에 저장된 용어체계를 수정해야 하는 번거로움이 있다. However, these terminologies are not intended for direct use in actual clinical practice, but were developed for the purpose of integrating terms by defining the reference terminology or conceptual relationships between terms. Therefore, the study of the mapping of each terminology is being conducted and the result is a combination of SNOMED-CT and LOINC mapping, SNOMED-CT and CPT mapping, and nursing process in 3N (NANDA, NIC, NOC). However, such mapping information is difficult to generate and provide mapping data between standard terms that satisfies all the requirements of various medical fields. In addition, various studies are being conducted to integrate and manage terminologies and to generate mapping data between standard terms. As a result, Lexical Care Suit was developed. However, the process of transforming an existing term system into a common model requires a high degree of expertise and is very complicated. And the term system has a unique structure to express the meaning of a specific term or concept, so it is difficult to express the meaning of all of these terms or concepts in a uniform term system. In addition, in order to store and use the existing terminology in the system, a separate parser must be developed for each terminology, and if the structure of the existing terminology changes or data is updated, the parser can be modified or modified in the system. There is a hassle to modify the stored terminology.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 시스템에서 기존 용어체계를 이용하여 단지 매핑 데이터의 생성에 필요한 코드와 검색에 필요한 개념의 기본이름이나 의미만으로 일괄 검색이 가능하도록 하는 것을 목적으로 하며,In order to solve the above problems, an object of the present invention is to enable a batch search using only the basic name or meaning of a code necessary for generating mapping data and a concept required for generating mapping data using an existing term system in the system,
본 발명의 또 다른 목적은 데이터의 추가, 수정이 용이하여 시스템의 업그레이드가 비교적 편리하도록 하는데 있다. Another object of the present invention is to make the upgrade of the system relatively convenient by easily adding or modifying data.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해서 본 발명인 의학 표준용어 매핑 시스템은 상기 용어체계의 상태에 관한 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성 수단, 검색 이용자의 선택정보를 피드백 받아 상기 용어체계의 메타데이터 정보로 용어체계의 전송형태를 결정하는 선택수단 및 상기 전송받은 용어체계의 정보를 이용하여 매핑작업을 수행하고, 매핑데이터를 생성하는 매핑수단을 포함하며, 상기 메타데이터 생성수단은 용어체계의 기준코드, 설명문, 저장형태, 저장위치를 xml형태의 메타데이터로 생성한다. In order to achieve the above object, the medical standard term mapping system of the present invention is a metadata generating means for generating metadata regarding the state of the term system, and receives the user's selection information from the term of the term term as metadata information of the term system. Selecting means for determining the transmission form of the system and the mapping means for performing the mapping operation using the information of the received term system, and generating mapping data, the metadata generating means is a reference code, description of the term system Creates a storage format and storage location as metadata in xml format.
상기 시스템은 상기 용어체계가 공개된 데이터베이스 형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 DAO(Database Access Object), 비공개 데이터베이스 형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 API(Application Programming Interface), 공개된 파일형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 FAO(File Access Object)를 더 포함하며, 상기 전달매체와 연결되고 용어체계의 코드와 설명문을 추출하는 I/O 매니저를 더 포함한다. The system stores DAO (Database Access Object) which is a transmission medium when the term system is stored in the form of an open database, API (Application Programming Interface) which is a transmission medium when the term is stored in the form of a private database, and stores it in the form of an open file. If present, the apparatus further includes a FAO (File Access Object), which is a transmission medium, and further includes an I / O manager connected to the transmission medium and extracting code and description of the terminology.
상기 매핑수단은 이종 용어체계의 요소간의 연결정보를 나타내는 매핑 뿐만 아니라 유사한 목적으로 생성된 용어체계들에서 요소간의 연결정보를 나타내는 결합(linkage)을 포함하며, 상기 매핑수단은 온톨로지에서의 트리플릿(Triplet) 형태로 매핑데이터를 생성한다. 상기 매핑수단에 의해서 생성된 매핑데이터를 TXT, OWL(Web Ontology Language), RDF(Resource Description Framework), Excel의 형태로 변형하는 컨버터를 더 포함한다. 여기서 트리플릿은 “두 개의 정의된 개념(용어) 사이에 정의된 관계속성으로 관계를 형성하는 것”으로써, “아버지와 아들은 부자관계이다”를 트리플릿으로 표현하면 “아버지-부자관계-아들” 또는 “부자관계(아버지, 아들)”로 표현할 수 있다. 즉, 문장에서 명사로 표현되는 “아버지”와 “아들”을 동사(또는 속성)로 표현되는 “부자관계”로 연결함으로써 하나의 지식을 표현할 수 있다. 이는 온톨로지에서 기본적 지식 표현 방법이다.The mapping means includes not only mappings indicating connection information between elements of heterogeneous term systems, but also linkages indicating connection information between elements in term systems created for similar purposes, and the mapping means includes triplets in ontology. Create mapping data in the form of. The apparatus may further include a converter for converting the mapping data generated by the mapping means into the form of TXT, OWL (Web Ontology Language), RDF (Resource Description Framework), and Excel. Here, the triplet is “to form a relationship with the defined relationship attribute between two defined concepts (terms)”, and “triple-son-son” or “triple-son-son” or “triple” It can be expressed as “parental relationship” (father, son). In other words, knowledge can be expressed by linking "father" and "son" expressed in nouns with "parentality" expressed in verbs (or attributes). This is the basic way of expressing knowledge in ontology.
또한 본 발명인 본 발명인 의학 표준용어 매핑 방법은 매핑 시스템에 복수의 용어체계의 상태정보를 포함하는 메타데이터를 생성하는 단계, 메타데이터 정보로 용어체계의 추출형태를 결정하는 단계, 상기 추출된 용어체계에서 I/O 매니저가 코드와 설명문을 추출하는 단계, 상기 용어체계의 코드와 설명문으로 매핑작업을 수행하는 단계를 포함하며, 상기 메타데이터 정보로 용어체계의 추출형태를 결정하는 단계는 상기 용어체계의 저장매체가 공개된 데이터베이스일 경우 DAO(Database Access Object)로, 비공개된 데이터베이스일 경우 API(Application Programming Interface)로, 파일형태로 공개된 경우 FAO(File Access Object)로 상기 I/O 매니저와 연결하는 단계를 포함한다.In addition, the present inventors medical standard term mapping method of the present invention is to generate a metadata including the state information of a plurality of terms system in the mapping system, determining the extraction form of the term system with metadata information, the extracted term system Extracting a code and a description from the I / O manager, and performing a mapping operation to the code and the description of the terminology, and determining the extraction form of the terminology using the metadata information. Is connected to the I / O manager by DAO (Database Access Object) when the storage medium is a public database, API (Application Programming Interface) when it is a private database, and FAO (File Access Object) when it is published as a file. It includes a step.
본 발명의 효과는 다음과 같다. The effects of the present invention are as follows.
첫째, 새로운 용어체계를 쉽게 시스템에 추가하여 사용할 수 있으며, 용어체계의 수정 및 구조변경에도 유동적으로 대처할 수 있다. First, new terminology can be easily added to the system and used to cope with modifications and structural changes of the terminology.
둘째, 생성한 매핑데이터를 다양한 형태로 변형 배포할 수 있다. Second, the generated mapping data can be distributed in various forms.
셋째, 매핑데이터 생성 소요시간이 단축된다.Third, the time required for generating mapping data is shortened.
넷째, 용어체계의 특성에 관한 메타 데이터를 작성함으로써 매핑 시스템에 다양한 용어체계를 쉽게 추가 및 제거할 수 있다.Fourth, various metadata can be easily added and removed from the mapping system by creating metadata about the characteristics of the terminology.
도1은 의학용어체계의 종류에 따른 데이터 구조를 나타낸 도면이다.
도2는 분산된 용어체계의 활용을 위한 매핑 시스템의 구조를 나타낸 블록도이다.
도3은 정보를 이용하여 XML형태의 메타데이터를 구성하기 위한 XML 스키마(schema)에 관한 도면이다.
도4는 본 발명의 일실시예인 의학 표준용어 매핑 방법의 순서도이다.
도5a는 본 발명의 일실시예에 의한 매핑데이터를 생성하기 위한 사용자 화면이다.
도5b는 특정 용어체계의 개념을 중심으로 관련된 매핑 데이터를 2차원 그래프로 표현한 화면이다.
도6은 용어체계의 저장형식에 따른 XML로 구현된 메타데이터이다.1 is a diagram illustrating a data structure according to a type of medical terminology system.
2 is a block diagram illustrating a structure of a mapping system for using a distributed term system.
FIG. 3 is a diagram of an XML schema for composing metadata in XML form using information.
4 is a flowchart of a medical standard term mapping method according to an embodiment of the present invention.
5A is a user screen for generating mapping data according to an embodiment of the present invention.
5B is a screen showing a mapping data related to a concept of a specific term system as a two-dimensional graph.
6 is metadata implemented in XML according to a storage format of a term system.
실시예들은 여러 가지 다른 형태들로 구체화되어질 수 있고, 여기에서 설명되는 양태들로 한정되는 것으로 해석되지 않는다. 오히려, 상기 양태들은 실시예들을 더욱 철저하고 완전하게 되도록 해주며, 당업자에게 실시예들의 영역을 충분히 전달할 수 있도록 해준다. The embodiments may be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the aspects set forth herein. Rather, the above aspects make the embodiments more thorough and complete, and fully convey the scope of the embodiments to those skilled in the art.
이하 첨부한 도면을 참고하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도1은 의학용어체계의 종류에 따른 데이터 구조를 나타낸 도면이다.1 is a diagram illustrating a data structure according to a type of medical terminology system.
도1에 도시된 바와 같이 SNOMED-CT의 경우(여기서 SNOMED-CT는 표준의학용어를 정리해 놓은 용어집으로 이해할 수 있다), 개념과 코드, 그리고 개념 사이의 관계를 나타내기 위한 속성들은 모두 ‘Concepts’ 테이블에 정의되어 있고 각 개념과 유사한 표현들은 ‘Descriptions’ 테이블에 정의되어 있다. 그리고 개념들 사이의 관계는 ‘Relationships’ 테이블에 표현되어 있다. NANDA의 경우(여기서 NANDA는 간호 분야에서 진단 항목을 정의해 놓은 지침서로써 이해할 수 있다), 진단에 관한 상세 내용 및 코드는 ‘Diagnosis’ 테이블에 표현되어 있고, 이들의 영역 (domain)과 분류 (class)는 각각 ‘Domain’, ‘Class’ 테이블에 정의되어 있다. ICD(여기서 ICD는 질병에 대해 분류해 놓은 체계이다. 현재 일반적으로 ICD-9와 ICD-10이 사용되고 있다)는 단순한 하나의 테이블로 표현되어 있고 'Diagnosis'와 'description'으로 정의되어 있다. As shown in FIG. 1, in the case of SNOMED-CT (here, SNOMED-CT can be understood as a glossary of standard medical terms), concepts, codes, and attributes for representing the relationships between concepts are all 'Concepts'. Representations defined in the table and similar to each concept are defined in the 'Descriptions' table. And the relationships between the concepts are represented in the 'Relationships' table. In the case of NANDA (where NANDA can be understood as a guideline defining diagnostic items in the field of nursing), the details and codes of the diagnosis are expressed in the 'Diagnosis' table and their domains and classes ) Are defined in the 'Domain' and 'Class' tables respectively. ICD (here ICD is a system categorized for disease. Currently commonly used ICD-9 and ICD-10) is represented as a simple table, defined as 'Diagnosis' and 'description'.
상기와 같이 다양한 형태로 구성되어 있는 데이터 구조에서 매핑데이터를 생성하기 위해서는 코드와 용어체계의 이름이 필요하게 된다.
In order to generate mapping data in a data structure having various forms as described above, the names of codes and terminology are required.
-CMICD9
-CM
SystemOmaha
System
상기 표1은 용어체계별 코드 및 정의문을 나타낸 예로서 코드, 대표이름이나 개념의 설명문을 기준으로 검색이 수행된 결과물이다. 용어체계의 매핑은 전문가의 주관적 판단에 의해 수행되어야 한다. 그러나 용어체계의 정의문 자체의 애매성으로 인해 단순한 개념의 이름이나 설명문으로는 판단을 할 수 없거나, 복잡한 용어체계의 구조로 인해 용어체계 자체의 추가적인 정보가 필요할 수 있다. 이런 경우에는 용어체계에서 제공하는 정보를 최대한 활용해야 한다. Table 1 is an example of a code and definition statement for each term system, and is a result of searching based on a code, a representative name, or a description of a concept. The mapping of the terminology should be carried out by subjective judgment of the expert. However, due to the ambiguity of the definition of the glossary itself, it may not be possible to make judgments by simple names or explanations of the concept, or the complex term structure may require additional information. In such cases, the information provided in the terminology should be used to the fullest.
도2는 분산된 용어체계의 활용을 위한 매핑 시스템의 구조를 나타낸 블록도이다. 2 is a block diagram illustrating a structure of a mapping system for using a distributed term system.
도2에 도시된 바와 같이 본 발명은 복수개의 용어체계를 갖는 의학 표준용어 매핑 시스템으로서, 상기 용어체계의 상태에 관한 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성 수단(100), 검색 이용자의 선택정보를 피드백 받아 상기 용어체계의 메타데이터 정보로 용어체계의 전송형태를 결정하는 선택수단(200) 및 상기 전송받은 용어체계 정보를 이용하여 매핑작업을 수행하고, 매핑데이터를 생성하는 매핑수단(300)을 포함한다. As shown in FIG. 2, the present invention provides a medical terminology mapping system having a plurality of terminology, comprising: metadata generating means 100 for generating metadata regarding the state of the terminology, and feedback of selection information of a search user. Selecting means 200 for determining the transmission form of the terminology using the metadata information of the terminology and the mapping means 300 to perform a mapping operation using the received terminology information, and generates the mapping data do.
상기 메타데이터 생성수단(100)은 용어체계의 기준코드, 설명문, 저장형태, 저장위치를 xml형태의 메타데이터로 생성한다. 이러한 점은 상기 시스템에서 메타데이터의 추가 및 수정만으로 용어체계를 검색하고 매핑작업을 수행할 수 있도록 한다. The metadata generating means 100 generates the reference code, description, storage form, and storage location of the term system as metadata in xml form. This makes it possible to search and map the terminology by simply adding and modifying metadata in the system.
즉 상기 메타데이터 생성수단(100)은 분산되어 저장되어 있는 다양한 형태의 용어체계를 매핑 시스템에 연결하기 위해 각 용어체계의 특성에 따른 메타데이터를 작성한다. 이 경우 시스템에서는 용어체계별로 별도의 모듈을 제작할 필요 없이 단순히 메타데이터만 추가하거나 수정함으로써 용어체계를 이용할 수 있게 된다.
That is, the metadata generating means 100 prepares metadata according to the characteristics of each term system in order to connect the various types of term systems that are distributed and stored to the mapping system. In this case, the terminology can be used by simply adding or modifying metadata without having to create a separate module for each terminology.
상기 표2는 용어체계의 연결을 위해 필요한 메타데이터 구성요소에 관한 것이다.Table 2 above relates to metadata components necessary for linking the terminology.
또한 도3은 정보를 이용하여 XML형태의 메타데이터를 구성하기 위한 XML 스키마(schema)에 관한 도면이다. 도3에 도시된 메타데이터 생성을 위한 XML 스키마는 XML 객체의 속성과 요소 간 상호 관계의 추상적 표현으로 문서에서 스키마를 나타내기 위해 구조 분석과 각 구조 요소를 정의한다. 문서형 정의(DTD)나 단순 객체 XML(SOX:Simple Object XML)과 같은 언어보다 다소 유리하고 XML로 되어 있기 때문에 파서(parser)에 의한 매개 처리 없이 직접 처리되며, 자기 기록, 자동 스키마 생성, XSL 변환(XSLT)을 통한 정의 능력 등의 이점이 있다.3 is a diagram of an XML schema for composing metadata in XML form using information. The XML schema for metadata generation shown in FIG. 3 defines a structural analysis and each structural element to represent the schema in the document as an abstract representation of the interrelationships between the attributes and elements of the XML object. It is somewhat more advantageous than languages like document type definition (DTD) or Simple Object XML (SOX), and because it is in XML, it can be handled directly without any intermediary by the parser, self-recording, automatic schema generation, XSL Benefits include the ability to define through transformation (XSLT).
상기 선택수단(200)은 검색 이용자의 선택정보를 피드백 받아 상기 용어체계의 메타데이터 정보로 용어체계의 전송형태를 결정한다. 도2에 도시된 바와 같이 다양한 형태로 저장되어 있는 분산된 환경의 용어체계를 활용하기 위한 매핑시스템은 로컬환경에 파일이나 데이터베이스 형태로 저장되어 있을 수도 있으며, 인터넷에 공개된 파일안 외부 시스템에 설정되어 있는 데이터베이스에 저장되어 있을수도 있으며 외부에서의 데이터베이스 접속은 API를 통해 가능할 수도 있다. 따라서 상기 매핑 시스템은 각 용어체계의 상태에 관한 정보를 메타데이터로 표현하고 상기 선택수단(200)에서 메타데이터의 정보만으로 용어체계를 어떠한 형태로 추출할 것인지를 결정한다. The selection means 200 receives feedback of the selection information of the search user to determine a transmission form of the term system using metadata information of the term system. The mapping system for utilizing the terminology of the distributed environment stored in various forms as shown in FIG. It may be stored in an existing database, and external database access may be possible through the API. Accordingly, the mapping system expresses information about the state of each term system as metadata and determines in what form the term system is to be extracted using only the information of the metadata in the selection means 200.
상기 용어체계가 공개된 데이터베이스 형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 DAO(Database Access Object)(410), 비공개 데이터베이스 형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 API(Application Programming Interface)(420), 공개된 파일형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 FAO(File Access Object)(430)로 연결된다. When the term system is stored in the form of an open database, a database access object (DAO) 410, which is a transmission medium; If it is stored in the form is connected to the transmission medium FAO (File Access Object) (430).
상기 I/O 매니저(500)는 상기 전달매체와 연결되고 용어체계의 코드와 설명문을 추출하여 상기 매핑수단으로 전송한다. The I /
상기 매핑수단(300)은 전송받은 용어체계 정보를 이용하여 매핑작업을 수행하고, 매핑데이터를 생성한다. The mapping means 300 performs a mapping operation using the received term system information and generates mapping data.
상기 매핑 시스템에서 매핑에 필요한 최소한의 정보는 매핑 데이터를 생성할 코드와 코드의 개념을 인식할 설명문이다. 코드의 개념 글은 의미가 변하지 않는 범위에서 일부 변형의 가능성이 있으나, 코드는 그 개념을 대표하는 것이므로 변형될 수 없다. 경우에 따라서는 사용하지 않는 개념으로써 삭제되거나, 새로운 개념이 생성될 수도 있다. 연결 정보를 나타낼 때, 이종 용어체계의 요소간의 연결정보를 나타내는 매핑 (mapping)과, 유사한 목적으로 생성된 용어체계들에서 요소간의 연결 정보를 나타내는 결합 (linkage)으로 구분할 수 있다. 매핑의 대표적인 예는 SNOMED-CT와 ICD9-CM에서의 동일 개념을 연결한 것이며, 결합의 대표적인 예는 3N(NANDA, NOC, NIC) 사이의 간호과정(여기서 3N은 환자를 “진단”(NANDA)하고 “결과”(NOC) 달성을 위한 “처치”(NIC) 과정을 정리해 놓은 지침서로 볼 수 있다) 및 절차와 같은 연결을 들 수 있다. 간호과정은 간호진단을 포함하는 NANDA, 간호결과를 포함하는 NOC, 그리고 간호중재를 포함하는 NIC에서의 코드들의 결합으로서 하나의 간호과정을 표현한다. 그러나 여기서는 이들 두 가지 개념을 통틀어 매핑이라 하고, 매핑 작업의 결과를 매핑 데이터라고 한다.
The minimum information necessary for mapping in the mapping system is a code to generate the mapping data and a description to recognize the concept of the code. The concept of code can be modified in some way as long as the meaning does not change, but the code is representative of the concept and cannot be modified. In some cases, the concept may be deleted as an unused concept or a new concept may be created. When representing the link information, the mapping information may be classified into a mapping indicating link information between elements of heterogeneous term systems and a linkage indicating link information between elements in term systems created for similar purposes. A representative example of mapping is the connection of the same concepts in SNOMED-CT and ICD9-CM, and a representative example of the combination is the nursing process between 3Ns (NANDA, NOC, NIC), where 3N is the “diagnosis” of patients (NANDA). And a set of instructions that outline the “NIC” process for achieving “NOC”) and procedures. The nursing process represents a nursing process as a combination of codes in NANDA including nursing diagnosis, NOC containing nursing results, and NIC containing nursing interventions. However, both of these concepts are referred to here as mappings, and the result of mapping is called mapping data.
상기 표3은 상기 매핑과 결합의 매핑 데이터의 예를 보여준다. Table 3 shows an example of mapping data of the mapping and combining.
상기 표3의 괄호부분은 각 코드의 설명문을 나타낸다. The brackets in Table 3 indicate the explanation of each code.
상기 매핑수단은 온톨로지에서의 트리플릿 형태로 매핑데이터를 생성할 수 있다.
The mapping means may generate mapping data in the form of triplets in the ontology.
terminology codeDomain
terminology code
terminology codeRange
terminology code
상기 표4는 매핑데이터의 트리플릿(triplet) 표현 예를 나타낸다. 각 코드 앞의 snomed, icd9, nic, nanda, noc는 용어체계를 구분하기 위해 임의로 부여한 용어체계 인식코드이다. 이 인식코드는 OID 코드로 대체할 수 있다. Table 4 shows an example of a triplet representation of mapping data. Snomed, icd9, nic, nanda, noc in front of each code is a term system identification code given arbitrarily to distinguish the term system. This identification code can be replaced with an OID code.
표4와 같은 매핑데이터의 트리플릿 표현은 다양한 용어체계를 하나의 시스템에서 다루는 경우 매핑 작업의 목표가 사용자마다 다를수 있어 두 용어체계의 코드를 단순히 나열하는 것은 매핑 데이터의 의미가 모호해질 수 있게 된다. 이러한 문제로 인해 상기 표4와 같은 트리플릿 형태의 매핑 데이터로 표현하게 된다. The triplet representation of the mapping data, as shown in Table 4, may be different for each user when the various terminologies are handled in one system, so simply listing the codes of the two terminologies may blur the meaning of the mapping data. Due to this problem, it is represented by the mapping data of triplet type as shown in Table 4 above.
예를 들어 이들 두 개념의 의미가 동일한 경우, ‘equalTo’ 라는 ‘relationship type’을 이용하여 (A-equalTo-a)와 같이 매핑 데이터를 표현한다. 따라서 다수의 작업자가 동시에 같은 분야의 매핑 작업을 수행할 때, ‘relationship type’ 만으로 같은 그룹에 속한 매핑 데이터라는 것을 알 수 있다. For example, if these two concepts have the same meaning, the mapping data is expressed as (A-equalTo-a) using a 'relationship type' of 'equalTo'. Therefore, when multiple workers perform mapping work in the same field at the same time, it can be seen that only 'relationship type' is mapping data belonging to the same group.
상기 시스템은 상기 매핑수단에 의해서 생성된 매핑데이터를 Txt. OWL(Web Ontology Language), RDF(Resource Description Framework), Excel의 형태로 변형하는 컨버터(600)를 더 포함하여 다양한 형태로 변형 배포할 수 있다.The system converts the mapping data generated by the mapping means into Txt. OWL (Web Ontology Language), RDF (Resource Description Framework), Excel can be transformed into a variety of forms, including a converter 600 for transforming in the form of.
도4는 본 발명의 일실시예인 의학 표준용어 매핑 방법의 순서도이다. 4 is a flowchart of a medical standard term mapping method according to an embodiment of the present invention.
도4에 도시된 바와 같이 본 발명인 복수개의 용어체계를 갖는 의학 표준용어 매핑 방법은 매핑 시스템에 복수의 용어체계의 상태정보를 포함하는 메타데이터를 생성하는 단계(S100), 메타데이터 정보로 용어체계의 추출형태를 결정하는 단계(S200), 상기 추출된 용어체계에서 I/O 매니저가 코드와 설명문을 추출하는 단계(S400), 상기 용어체계의 코드와 설명문으로 매핑작업을 수행하는 단계(S500)를 포함한다. 또한 상기 메타데이터 정보로 용어체계의 추출형태를 결정하는 단계는 상기 용어체계의 저장매체가 공개된 데이터베이스일 경우 DAO(Database Access Object)(S310)로, 비공개된 데이터베이스일 경우 API(Application Programming Interface)(S320)로, 파일형태로 공개된 경우 FAO(File Access Object)(S330)로 상기 I/O 매니저와 연결하는 단계를 포함한다. As shown in FIG. 4, in the medical standard term mapping method having a plurality of terminologies of the present invention, generating metadata including state information of a plurality of terminologies in a mapping system (S100), and terminology as metadata information. Determining the extraction form of the step (S200), the step of extracting the code and description by the I / O manager from the extracted terminology (S400), performing the mapping operation to the code and description of the terminology (S500) It includes. In addition, the step of determining the extraction form of the terminology based on the metadata information is a database access object (DAO) (S310) when the storage medium of the terminology is a public database, API (Application Programming Interface) when the private database In operation S320, when the file is published in the form of a file, the method may include connecting to the I / O manager through a file access object (FAO) S330.
도5a는 본 발명의 일실시예에 의한 매핑데이터를 생성하기 위한 사용자 화면이고 도5b는 특정 용어체계의 개념을 중심으로 관련된 매핑 데이터를 2차원 그래프로 표현한 화면이다. FIG. 5A is a user screen for generating mapping data according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5B is a screen showing two-dimensional graphs of mapping data related to a concept of a specific term system.
도6은 용어체계의 저장형식에 따라 XML로 구현된 메타데이터이다.6 is metadata implemented in XML according to a storage format of a term system.
개발한 매핑 시스템의 효용성을 확인하기 위해 (1)SNOMED-CT와 ICD9 간의 ‘equalTo’ 속성에 대한 매핑과 (2) 3N 에서의 간호과정에 대한 결합정보의 생성작업을 수행하였다. 이 두 가지 상황에서 단순히 파일 형태의 용어체계를 참조한 매핑 작업과 매핑 시스템을 이용한 매핑 작업의 시간을 비교하였다. (1)의 실험을 위해 SNOMED-CT와 ICD9 간의 매핑 데이터 중 각 용어체계의 코드가 생략된 50개의 설명문만 선택하였고, 설명문에서 3개의 키워드를 추출하였다. 그리고 (2)의 실험에서는 50개의 NANDA-NOC-NIC 결합 정보를 이용하였다. 이 또한 각 용어체계의 코드가 없이 오로지 설명문 만으로 검색을 수행하도록 하였다. 표 5와 표 6은 각각 총 5회에 걸쳐 각각 10개씩의 매핑 및 결합에 대한 (1)과 (2)의 매핑데이터 생성에 소요된 시간을 나타낸 것이다. In order to confirm the effectiveness of the developed mapping system, (1) mapping of 'equalTo' attribute between SNOMED-CT and ICD9 and (2) generation of combined information about nursing process in 3N were performed. In these two situations, we compared the mapping work using the mapping system with the mapping system using the mapping system. For the experiment of (1), only 50 descriptions were omitted from the mapping data between SNOMED-CT and ICD9, and three keywords were extracted from the description. In the experiment of (2), 50 NANDA-NOC-NIC binding information was used. Also, the search is performed only by the explanation without the code of each term system. Table 5 and Table 6 show the time taken to generate mapping data of (1) and (2) for each of 10 mappings and combinations over a total of five times.
실험 (1)에서는, 파일로부터 검색을 수행하기 위해 구 (phrase) 형태의 연속된 3개 단어를 이용하였다. 따라서 검색어의 선택에 제한이 있어 일치하는 내용을 일일이 눈으로 확인하는데 시간이 많이 소요된 반면에 매핑 시스템에서는 중요한 핵심 단어들만 선택하여 검색할 수 있고, 또한 각 용어체계별로 별도로 검색해야 하는 번거로움이 없이 한 번에 검색이 가능하였다. 또한 검색 리스트를 한눈에 볼 수 있어서 일치하는 개념을 빨리 찾을 수 있다. 따라서 표 5에서 보는 바와 같이, 매핑 시스템을 이용했을 때 매핑 시간이 크게 단축됨을 알 수 있었다.
In experiment (1), three consecutive words in phrase form were used to perform a search from a file. Therefore, there is a limit to the selection of search terms, so it takes a lot of time to visually check the matches, while the mapping system can select and search only the key words that are important, and also hassle to search separately for each term system. It was possible to search at once without. You can also see a list of searches at a glance to quickly find matching concepts. Therefore, as shown in Table 5, it can be seen that the mapping time is greatly reduced when using the mapping system.
실험 (2)에서는 용어체계의 개념 수가 많지 않고, 또한 개념명의 길이가 길지 않아 파일에서의 검색이 상대적으로 쉽다. 그러나 파일에서 코드를 복사하고 붙여 넣는데 시간이 많이 소요된 반면, 매핑시스템에서는 코드에 신경을 쓰지 않고 한 번에 여러 개의 매핑이 가능하였다. 따라서 매핑 시스템을 이용하였을 때, 매핑 과정에서의 편리함으로 인해 표6에서 보는 바와 같이 약간의 시간을 단축할 수 있었다.
In the experiment (2), the concept of the term system is not large and the length of the concept name is not long so that the search in the file is relatively easy. However, while copying and pasting code from a file took a lot of time, the mapping system allowed multiple mappings at once without worrying about the code. Therefore, when the mapping system is used, some time can be shortened as shown in Table 6 due to the convenience of the mapping process.
본 발명의 권리범위는 상술한 실시 예에 한정되는 것이 아니라 첨부된 특허청구범위 내에서 다양한 형태의 실시예로 구현될 수 있다. 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 변형 가능한 다양한 범위까지 본 발명의 청구범위 기재의 범위 내에 있는 것으로 본다.The scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments but may be implemented in various forms of embodiments within the scope of the appended claims. Without departing from the gist of the invention claimed in the claims, it is intended that any person skilled in the art to which the present invention pertains falls within the scope of the claims described herein to various extents that can be modified.
100 메타데이터 생성수단
200 선택수단
300 매핑수단
410 DAO
420 API
430 FAO
500 I/O 매니저
600 컨버터100 metadata generation means
200 means of selection
300 mapping means
410 DAO
420 API
430 FAO
500 I / O Manager
600 converter
Claims (8)
상기 용어체계의 상태에 관한 메타데이터를 생성하는 메타데이터 생성 수단;
검색 이용자의 선택정보를 피드백 받아 상기 용어체계의 메타데이터 정보로 용어체계의 전송형태를 결정하는 선택수단;및
전송받은 상기 용어체계의 정보를 이용하여 매핑작업을 수행하고, 매핑데이터를 생성하는 매핑수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 의학 표준용어 매핑 시스템.A medical terminology mapping system having a plurality of terms,
Metadata generating means for generating metadata relating to a state of the term system;
Selection means for receiving the selection information of the search user and determining a transmission form of the term system using metadata information of the term system; and
Medical terminology mapping system comprising a mapping means for performing a mapping operation using the information of the term system received, and generating mapping data.
상기 메타데이터 생성수단은 용어체계의 기준코드, 설명문, 저장형태, 저장위치를 xml형태의 메타데이터로 생성하는 것을 특징으로 하는 의학 표준용어 매핑 시스템.The method of claim 1,
The metadata generating means is a standard medical terminology mapping system, characterized in that for generating the reference code, description, storage form, storage location of the term system as metadata in the form of xml.
상기 시스템은 상기 용어체계가 공개된 데이터베이스 형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 DAO(Database Access Object);
비공개 데이터베이스 형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 API(Application Programming Interface);
공개된 파일형태로 저장되어 있는 경우 전달매체인 FAO(File Access Object)를 더 포함하며,
상기 전달매체와 연결되고 용어체계의 코드와 설명문을 추출하는 I/O 매니저를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의학 표준용어 매핑 시스템.The method of claim 1,
The system may include a DAO (Database Access Object) which is a transmission medium when the term system is stored in the form of an open database;
An API (Application Programming Interface), which is a transmission medium when stored in a private database;
When stored in the form of an open file, the transmission medium further includes FAO (File Access Object),
And an I / O manager connected to the delivery medium and extracting a code and description of the term system.
상기 매핑수단은 이종 용어체계의 요소간의 연결정보를 나타내는 매핑 뿐만 아니라 유사한 목적으로 생성된 용어체계들에서 요소간의 연결정보를 나타내는 결합(linkage)을 포함하는 것을 특징으로 하는 의학 표준용어 매핑시스템.The method of claim 1,
The mapping means includes a linkage representing linkage information between elements in terminologies created for a similar purpose as well as mapping indicating linkage information between elements of a heterogeneous terminology system.
상기 매핑수단은 온톨로지에서의 트리플릿 형태로 매핑데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 의학 표준용어 매핑시스템.The method of claim 1,
The mapping means medical standard term mapping system, characterized in that for generating mapping data in the form of triplets in the ontology.
상기 시스템은 상기 매핑수단에 의해서 생성된 매핑데이터를 Txt. OWL(Web Ontology Language), RDF(Resource Description Framework), Excel의 형태로 변형하는 컨버터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 의학 표준용어 매핑시스템.The method of claim 1,
The system converts the mapping data generated by the mapping means into Txt. Medical standard term mapping system further comprises a converter that transforms OWL (Web Ontology Language), RDF (Resource Description Framework), Excel.
매핑 시스템에 복수의 용어체계의 상태정보를 포함하는 메타데이터를 생성하는 단계;
메타데이터 정보로 용어체계의 추출형태를 결정하는 단계;
추출된 상기 용어체계에서 I/O 매니저가 코드와 설명문을 추출하는 단계;
상기 용어체계의 코드와 설명문으로 매핑작업을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의학 표준용어 매핑방법.Medical terminology mapping method with multiple terms system,
Generating metadata in the mapping system, the metadata including state information of a plurality of term systems;
Determining an extraction form of a term system using metadata information;
Extracting, by the I / O manager, code and description from the extracted term system;
Medical standard term mapping method comprising the step of performing a mapping operation to the code and description of the term system.
상기 메타데이터 정보로 용어체계의 추출형태를 결정하는 단계는 상기 용어체계의 저장매체가 공개된 데이터베이스일 경우 DAO(Database Access Object)로, 비공개된 데이터베이스일 경우 API(Application Programming Interface)로, 파일형태로 공개된 경우 FAO(File Access Object)로 상기 I/O 매니저와 연결하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 의학 표준용어 매핑방법.
The method of claim 7, wherein
Determining the extraction form of the terminology system using the metadata information may include a database access object (DAO) when the storage medium of the terminology system is a public database, an API (Application Programming Interface) when the database is a private database, and file format. The medical standard term mapping method comprising the step of connecting with the I / O manager through a file access object (FAO).
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020110020019A KR101239140B1 (en) | 2011-03-07 | 2011-03-07 | Mapping method and its system of medical standard terminologies |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020110020019A KR101239140B1 (en) | 2011-03-07 | 2011-03-07 | Mapping method and its system of medical standard terminologies |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20120101910A KR20120101910A (en) | 2012-09-17 |
KR101239140B1 true KR101239140B1 (en) | 2013-03-11 |
Family
ID=47110686
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020110020019A KR101239140B1 (en) | 2011-03-07 | 2011-03-07 | Mapping method and its system of medical standard terminologies |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101239140B1 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170135333A (en) * | 2016-05-31 | 2017-12-08 | 주식회사 라이프시맨틱스 | A translation system for for medical terms based on the common terminology |
JP2020504355A (en) * | 2016-11-07 | 2020-02-06 | ユニバーシティ−インダストリー コーポレーション グループ オブ キョンヒ ユニバーシティ | Medical data mapping method, apparatus and computer program |
KR20220116787A (en) | 2021-02-15 | 2022-08-23 | (주)씨앤텍시스템즈 | Apparatus and Method for Providing Search and mapping Functionalities of Clinical keyword |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101540430B1 (en) * | 2013-10-15 | 2015-07-30 | 경희대학교 산학협력단 | Bridge ontology processing apparatus and method for mapping continuty |
KR101966752B1 (en) * | 2017-12-21 | 2019-04-09 | 가천대학교 산학협력단 | Relay system for medical institution of mobile health data |
KR102512095B1 (en) * | 2020-06-26 | 2023-03-21 | 고려대학교 산학협력단 | System for Refining Bacterial Culture Report through Ontology Database Driven Rule-based Algorithm |
CN115168606B (en) * | 2022-07-01 | 2024-05-24 | 北京理工大学 | Mapping template knowledge extraction method for semi-structured process data |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005521309A (en) | 2002-03-26 | 2005-07-14 | トムソン ライセンシング ソシエテ アノニム | Method and apparatus for using metadata from different sources |
JP2007531080A (en) | 2003-07-14 | 2007-11-01 | イージーケアテック カンパニー リミテッド | Computer standardization method for medical information |
-
2011
- 2011-03-07 KR KR1020110020019A patent/KR101239140B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005521309A (en) | 2002-03-26 | 2005-07-14 | トムソン ライセンシング ソシエテ アノニム | Method and apparatus for using metadata from different sources |
JP2007531080A (en) | 2003-07-14 | 2007-11-01 | イージーケアテック カンパニー リミテッド | Computer standardization method for medical information |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
안선주 외 10인. 의료정보의 의미적 상호운용성 보장을 위한 임상콘텐츠 모델. 정보과학회 논문지. 2010.12. * |
이인근 외 3인, 임삼용어의 의미적 상호운영성을 위한 매핑 도구. 대한전기학회 논문지 2011.01 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20170135333A (en) * | 2016-05-31 | 2017-12-08 | 주식회사 라이프시맨틱스 | A translation system for for medical terms based on the common terminology |
KR102385531B1 (en) | 2016-05-31 | 2022-04-13 | 주식회사 라이프시맨틱스 | A translation system for for medical terms based on the common terminology |
JP2020504355A (en) * | 2016-11-07 | 2020-02-06 | ユニバーシティ−インダストリー コーポレーション グループ オブ キョンヒ ユニバーシティ | Medical data mapping method, apparatus and computer program |
KR20220116787A (en) | 2021-02-15 | 2022-08-23 | (주)씨앤텍시스템즈 | Apparatus and Method for Providing Search and mapping Functionalities of Clinical keyword |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20120101910A (en) | 2012-09-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9639662B2 (en) | Systems and methods for event stream platforms which enable applications | |
Sinha et al. | Electronic health record: standards, coding systems, frameworks, and infrastructures | |
US7949544B2 (en) | Integrated system for generation and retention of medical records | |
KR101239140B1 (en) | Mapping method and its system of medical standard terminologies | |
Kahn et al. | Data model considerations for clinical effectiveness researchers | |
US20120239671A1 (en) | System and method for optimizing and routing health information | |
US20140149132A1 (en) | Adaptive medical documentation and document management | |
Bird et al. | Experiences with a two-level modelling approach to electronic health records | |
CN103221972B (en) | Medical system | |
Pearce et al. | Coding and classifying GP data: the POLAR project | |
German et al. | An architecture for linking medical decision-support applications to clinical databases and its evaluation | |
Adel et al. | A unified fuzzy ontology for distributed electronic health record semantic interoperability | |
US20060161840A1 (en) | Methodology for mapping HL7 V2 standards to HL7 V3 standards | |
Hovenga et al. | Health data and data governance | |
US11875884B2 (en) | Expression of clinical logic with positive and negative explainability | |
Harman et al. | Standardized mapping of nursing assessments across 59 US military treatment facilities | |
Gaizauskas et al. | Task-oriented extraction of temporal information: The case of clinical narratives | |
Krastev et al. | Standards based adaptation of clinical documents for interoperability of e-health services | |
Mercorella et al. | An architectural model for extracting FHIR resources from CDA documents | |
Juhrisch et al. | Information systems engineering in healthcare–an evaluation of the state of the art of operational process design | |
DePalo | Electronic health record interoperability across transport medicine | |
Lathrop et al. | Medical terminology coding systems and medicolegal death investigation data: Searching for a standardized method of electronic coding at a statewide medical examiner’s office | |
Aubrecht et al. | On Designing an EHCR Repository. | |
Fung | Check for Knowledge Representation and Ontologies Kin Wah Fung and Olivier Bodenreider | |
Crișan-Vida | Contributions on medical information systems interoperability demonstrated at electronic healthcare records systems |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160126 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170119 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180109 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190201 Year of fee payment: 7 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20200203 Year of fee payment: 8 |