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Musarrat Hussain (경희대학교) Taqdir Ali (경희대학교) Jamil Hussain (경희대학교) Fahad Ahmed Satti (경희대학교) Usman Akhtar (경희대학교) 방재훈 (경희대학교) 허태호 (경희대학교) 강선무 (경희대학교) 강병호 (University of Tasmania) 이승룡 (경희대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제37권 제9호
발행연도
2020.8
수록면
3 - 17 (15page)

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임상의사결정지원시스템 (Clinical Decision Support Systems: CDSS)은 일반적으로 지식기반(Knowledge Based: KB) CDSS와 Non-KB CDSS로 구분된다. KB CDSS는 의료전문가들의 경험을 기반으로 주로 룰 형태의 지식베이스를 구축하여 작동되며, Non-KB CDSS는 다양한 의료 빅데이터에 인공지능 기술을 활용하여 직관, 분석, 판단 및 지식을 제공한다. 본고에서는 KB CDSS와 Non-KB CDSS의 특성을 결합한 Hybrid CDSS 형태의 Intelligent Medical Platform (IMP)과 그 응용 서비스인 Silo를 소개한다. Silo란 IMP가 제공하는 특정 질환에 대한 지능형 의료 추천 서비스를 일컫는다. CDSS의 핵심은 신뢰도 있는 고품질의 지식베이스 구축 및 관리인데, 전문가 지식에 기반하는 기존의 KB CDSS의 지식베이스 구축은 지식공학자에 의존적이며 지식이 증가하는 경우 유지보수가 어렵다. 반면, 다양한 의료 빅 데이터로부터 주로 딥러닝을 사용하여 지식을 획득하는 Non-KB CDSS는 의사결정과정을 알 수 없어 투명성 부족으로 사용이 제한적이다. 따라서, 양쪽의 장점을 결합한 하이브리드형 CDSS의 일종인 제안하는 IMP 플랫폼은 고품질의 지식을 보장하고 유지보수가 용이하다. 신뢰도가 높은 고품질 지식을 보장하기 위해 의료 전문가로부터 도출된 룰 형태의 (화이트박스형) 지식을 기반으로 하고 정형, 비정형, 영상 등 다양한 형태의 의료 빅데이터로부터 머신러닝 (화이트박스형) 또는 딥러닝 알고리즘 (블랙박스형)을 사용하여 획득된 직관이나 지식을 병합한다. 한편, 진화하는 대용량 지식베이스 구축을 손쉽게 하기위하여 검증된 점진적 지식모델(Incremental Knowledge Model)인 화이트박스형 Ripple Down Rules (RDR)을 사용한다. 따라서, 최종적으로 구축되는 하이브리드형 지식베이스는 화이트박스형 RDR 지식 모델을 기반으로 하기때문에 의사결정의 투명성을 보장하고 방대한 지식베이스 구축이 용이하다. 동시에, IMP가 제공하는 엔지니어링 지원도구를 사용하여 의료인들은 지식공학자들의 도움을 최소화하면서 손쉽게 지식을 획득, 병합, 검증 및 유지보수를 할 수 있다. 본고에서는 저자가 개발하고 있는 IMP의 각 구성 컴포넌트를 소개하고, 이에 기반한 지능형 의료 서비스 사례로, 전문가 기반의 갑상선 암 치료 silo, 데이터 기반의 당뇨망막병증 진단 silo, 하이브리드 기반의 심부전 진단 silo를 소개한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지능형 의료 플랫폼
Ⅲ. Silo 사례
Ⅳ. 결론
참고문헌

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