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권순현 (한국전자통신연구원) 유재학 (한국전자통신연구원) 박세진 (한국전자통신연구원) 전종암 (한국전자통신연구원) 표철식 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제7호
발행연도
2021.7
수록면
338 - 352 (15page)
DOI
10.5626/KTCP.2021.27.7.338

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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.
#질환 예측 #의학지식 융합 #의학지식 추론 #머신러닝 #딥러닝 #생체신호분석 #disease prediction #medical knowledge convergence #medical knowledge inference #machine learning #deep learning #bio-signal analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 의학지식 융합 시스템 설계
4. 의학지식 융합 시스템 개발
5. 결론
References

참고문헌 (45)

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D. S. Kim, S. H. Cho, J. S. Lee, M. S. Kim, and N. H. Kim, "A Study on the Competitive Analysis of Digital Healthcare in Korea through Patent Analysis," Journal of Digital Convergence, Vol. 16, No. 9, pp. 229-237, Sep. 2018. google schola A. Imran et al., "AI4COVID-19, AI enabled preliminary diagnosis for COVID-19 from cough samples via an app," Informatics in Medicine Unlocked, Vol. 16, Jun. 2020. google schola S. H. Kim and D. Y. Jeong, "ICT convergence based non-face-to-face healthcare technology trend," The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, Vol. 17, No. 9, pp. 77-84, Aug. 2020. google schola M. Ahmadlou, H. Adeli, and A. Adeli, "Fractality and a wavelet-chaos-methodology for EEG-based diagnosis of Alzheimer disease," Alzheimer Disease & Associated Disorders, Vol. 25, No. 1, pp. 85-92, Mar. 2011. google schola M. Koshti and S. Ganorkar, "IoT Based Health Monitoring System by Using Raspberry Pi and ECG Signals," International Journal of Innovative Research in Science, Vol. 5, No. 5, pp. 8977-8985, May. 2016. google schola

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