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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

정휘수, Jeong, Hwee Soo (충북대학교, 충북대학교 대학원)

지도교수
강길원
발행연도
2018
저작권
충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수27

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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수많은 의학논문근거 자료들에서 원하는 정보를 추출하는 방법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 약품의 새로운 적응증 및 부작용 탐색을 위해 기존에 출판된 의학논문정보 이용한 비정형 데이터 분석의 유용성을 확인하고자 수행하였다. 고지혈증 치료제인 Atorvastatin의 의학논문초록 중 1990년부터 2017년까지 보고된 5,057편을 이용하여 텍스트 마이닝, 네트워크 분석 및 토픽 모델링 분석을 통한 약물의 새로운 적응증 및 부작용 탐색하였다. 추출된 전체 질병 키워드는 273개이었다. 각각의 분석법에 의해 추출된 키워드들을 초록을 통해 확인했을 때 적응증은 33개, 부작용은 8개이었다. 이 중 새로운 적응증 키워드들은 심방세동, 심부전, 심실빈맥, 정맥혈전색전증, 골다공증성 골절, 파킨슨병, 치매, 다발성 경화증, 조영제 유발 신독성, 비알콜성 지방간, 만성 경막하 혈종, 연령 관련 황반 변성, 안검염 등 이었다. 새로운 부작용 키워드들은 난시, 근시, 안검하수, 연하 곤란 등 이었다. 결론적으로 방대한 의학논문정보에서 새로운 적응증 및 부작용 발견을 위한 비정형 데이터 분석은 향후 신약 재창출 산업 등에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다

목차

Ⅰ. 서 론 1
1. 연구 배경 1
2. 연구 목적 4
3. 이론적 고찰 5
3.1 텍스트 마이닝 5
3.2 네트워크 분석 11
3.2.1 중심성 분석 14
3.2.1.1 연결정도 중심성 분석 14
3.2.1.2 근접 중심성 분석 15
3.2.1.3 매개 중심성 분석 15
3.2.1.4 아이겐벡터 중심성 16
3.2.2 구조적 공백 16
3.2.3 하위그룹 분석 17
3.3 토픽 모델링 19
3.4 고지혈증 및 HMG-CoA 환원효소 억제제에 대한 문헌 고찰 21
Ⅱ. 방 법 25
1. 자료 수집 방법 25
1.1 펍메드 검색식을 이용한 아토바스타틴 연구 초록 추출 25
1.2 아토바스타틴 연구 논문 펍메드 검색식 25
2. 자료 분석 방법 28
2.1 연도별, 지역별 연구 초록 분류 28
2.2 텍스트 마이닝 29
2.3 네트워크 분석 및 토픽 모델링 31
Ⅲ. 결 과 37
1. 아토바스타틴 연구 논문들의 기술적 특성 37
2. 아토바스타틴 연구 논문 텍스트 마이닝 40
2.1 아토바스타틴 연구 논문 초록에서 추출한 질병 키워드 40
2.2 질병 혹은 증상 키워드들의 연도별 비교 42
2.3 질병 혹은 증상 키워드들의 지역별 비교 43
3. 아토바스타틴 연구 논문 질병 키워드 네트워크 분석 44
3.1 네트워크의 일반적 특성 44
3.2 중심성 분석 47
3.2.1 연결 정도 중심성 분석 결과 47
3.2.2 근접 중심성 분석 결과 48
3.2.3 매개 중심성 분석 결과 48
3.2.4 아이겐벡터 중심성 분석 결과 49
3.3 구조적 공백 52
3.4 하위그룹 분석 54
3.4.1 컴퍼넌트 분석 54
3.4.2 커뮤니티 분석 56
3.5 TF-IDF와 토픽 모델링에 의한 새로운 질병 키워드 탐색 58
4. 적응증 및 부작용 질병 키워드 분류 66
Ⅳ. 고 찰 70
1. 아토바스타틴 연구초록 키워드들에 대한 고찰 70
2. 비정형 분석법에 대한 고찰 75
3. 제한점 79
Ⅴ. 결 론 80
참 고 문 헌 82
부 록 100

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