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Type SCI
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Journal Article 질환 예측 서비스를 위한 의학지식 융합시스템 설계와 구현
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Authors
권순현, 유재학, 박세진, 전종암, 표철식
Issue Date
2021-07
Citation
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.27, no.7, pp.338-352
ISSN
2383-6318
Publisher
한국정보과학회
Language
Korean
Type
Journal Article
DOI
https://dx.doi.org/10.5626/KTCP.2021.27.7.338
Abstract
최근 코로나 팬데믹 상황으로 인하여 비대면 원격진료를 통한 질환 예측 서비스에 대한 관심이 커지고 있다. 기존의 질환 예측 및 헬스케어 서비스에서는 환자의 건강, 기저질환, 생활습관 등 관련 의학지식 등을 고려하지 않고, 오직 실시간으로 수집하는 생체신호 데이터만을 사용하였다. 또한, 의학지식 베이스 기반의 질환 예측 큐레이션 서비스는 환자의 생체데이터를 고려하지 않는 일반적인 의학지식만을 사용하였다. 이러한 질환 예측 및 헬스 서비스의 한계를 해결하기 위해, 본 논문에서는 실시간 생체신호 데이터와 의학지식베이스를 결합한 새로운 질환 예측 및 헬스 서비스를 지원할 수 있는 의학지식 융합시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 생체신호를 통한 기계학습 및 딥러닝 기반 방법과 온톨로지 형태의 의학지식베이스 기반 방법을 융합하였다. 이를 위해서 생체신호 데이터의 예측모델 학습 시, 의학지식베이스를 통한 피처확장 방법과 예측모델기반 예측결과의 의학지식베이스 연계를 통한 의학지식베이스 증강방법을 설계에 반영하였다. 따라서, 제안한 시스템은 보다 일반적이고 의료현장에서의 활용성이 높은 시스템이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 시스템의 성능과 활용 가능성을 검증하기 위해, 뇌혈관 질환 예측 서비스를 대상으로 시스템을 설계 및 개발하였다.