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초록
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요즈음 전자의무기록시스템을 구축하는 한방 병원이 많아지고 있다. 특히 질병을 과학적으로 진단하기위해서, 한방 병원에서는 맥진기가 개발되고 있다. 그러나, 한방 진료 체제는 아직까지 정확한 병명을 유추하기가 매우 어려운 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 맥진설진을 동시에 사용 가능한 EMR 챠트 시스템을 제안하였다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서, 지능형 전자 챠트 시스템을 이용한 EMR 시스템을 제안하였다. 컴퓨터 모의실험 결과 EMR을 설치한 병원이 기존의 병원보다 편리하고 정확한 진단을 할 수 있음을 확인 하였다.

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These days it is becoming more and more common to find electronic medical screening systems installed in Oriental hospitals and clinics. This is a relatively new development for the practice of traditional Oriental medicine. Specifically, Pulse detection machines are being utilized in order to help ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그림 5에서는 똑같환자의 설진 색깔을 자동으로 검색할 수 있는 기능을 보여주고 있다. 그러므로 본 논문에서는 보다 정확한 환자의 깁령을 예측하기위해서 환자의 설진 및 맥진을 동시에 추론하여 정확한 질병을 추론하는 알고리즘 및 모의실험을 제안하였다.
  • 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 맥진 및 설진을 동시에 사용 가능한 EMR 챠트 시스템을 제안하였다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서, 지능형 전자 챠트 시스템을 이용한 EMR 시스템을 제안하였다. 컴퓨터 모의실험 결과 EMR을 설치한 병원이 기존의 병원보다 편리하고 정확한 진단을 할 수 있음을 확인 하였다.
  • 왜냐하면 성별, 연령, 감정조건 에 따라서 환자의 맥진파형 및 설진 조건이 여러 가지로 변형되기 때문이다. 본 논문 에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 퍼지논리와 통계 확률 값에 근거한 믿음값을 이용해서 정확한 환자의 질명을 추론하는 지능형 EMR 전자차트 모의실험을 하였다. 특히, 한방 진료시에 한의사가 정확한 질병을 추론을 하려면 다양한 환자 그룹의 한방 환자의 임상 실험을 통해서 정확한 믿음값을 검증하는 연구가 이루어져야 할 것이다.
  • 그러나, 한방 병원은 아직도, EMR 전자 차트가 설치가 미비한 병원이 많은 실정이다. 본 논문에서는 설진 및 맥진을 이용한 지능형 전자차트 알고리즘 및 모의실험을 제안하였다. 한방 진료 에서는, 똑같은 질병 인 경우에도, 환자의 설진 및 맥진 데이터가 환자의 신체조건에 따라서, 한의사가 최종 질병 추론시에 정확한 질병 일치도를 파악하기가 어려운 실정이다.
  • 그러나, 한방 진료 에서는, 환자 맥진 데이터가 성별, 연령, 혈관 두께 의 종류에 따라서 맥파형이 다르게 나타나기 때문에, 정확한 맥진을 하기 위해서는 환자의 설진 및 맥진, 그리고 청진 및 성별조건, 나이조건, 신체조건등을 반드시 고려해야한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 맥진 파형을 2차 미분하여 혈관노화도를 개관적으로 분석 한 후에 설진 및 맥진 그리고 환자의 신체 조건등을 고려한 최적의 EMR 차트를 제안 하고자 한다. 한방병원에서 이용되는 맥진기 원리는 맥파를 분석하여 환자의 건강상태를 판단하는데 목적이 있다.
  • 본 논문에서는 한방지료를 보다 정확하게 하기위해서 복함형 맥진 + 설진 진단 차트를 발하여 기존의 주관적인 진단을 객관화 및 과학화 하고자 한다. 아래의 프로그램은 맥진 파형이 허하고 빠르며 설진 데이터가 좋지 않은 환자이면 건강 상태가 좋지 않은 상태로 판단 하게 된다.
  • 그러나, 한방 진료 체제는 아직까지 정확한 병명을 유추하기가 매우 어려운 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 맥진 및 설진을 동시에 사용 가능한 EMR 챠트 시스템을 제안하였다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서, 지능형 전자 챠트 시스템을 이용한 EMR 시스템을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 맥진 파형을 2차 미분하여 혈관노화도를 개관적으로 분석 한 후에 설진 및 맥진 그리고 환자의 신체 조건등을 고려한 최적의 EMR 차트를 제안 하고자 한다. 한방병원에서 이용되는 맥진기 원리는 맥파를 분석하여 환자의 건강상태를 판단하는데 목적이 있다. 원래 맥파는 심장의 기계적인 운동과 혈행 동태 관찰이 주목적이며 심장 박동에 따른 흉벽 및 대혈관의 박동을 파형화한 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
설진이란? 한방병원에서는 맥진 ,청진, 설진 문진을 통해서 환자의 정화한 질명을 추론하고 있다. 한방 진료 에서 설진 개념은 혀의 색깔 및 설질 상태를 관찰하여 환자의 건강상태를 판단하는 기법이고 맥진 개념은 맥 파형이 빠르고 늦음, 맥의 강도, 맥의 깊이 등에 관한 방법으로 환자의 질병을 28가지 유형으로 판단 하는 방법이다[4-7]. 만약, 맥진파형이 강하고 설진 데이터가 좋은 환자이면 건강 상태가 좋은 상태로 판단하게 된다.
전자의무기록시스템의 장점은? 국내 의료기관은 지난 90년대 후반부터 전자의무기록 시스템(EMR) 등 각종 의료정보화 사업을 경쟁적으로 추진해왔다. 전자의무기록시스템 즉 EMR 전자 차트는 환자가 병원에 진료를 받기위해서, 원무실 및 진료실에서 환자 차트를 찾기 위한 번거로움과 보관을 위한 공간이 절약되고 환자 처방과 진료기록, 환자통계가 모두 EMR 전자 차트 내에서 이루어지게 되기 때문에 진료의 효율성을 높일 수 있는 장점이 있다[1-3]. 그러나 많은 양방 병원은 EMR 설치가 보편화 되어서 환자 진료 및 관리를 효율적으로 하고 있지만 한방병원은 아직까지 일부 병원만 EMR 차트가 설치 되고 있는 상태이다.
맥진에서 허증 이거나 삽맥으로 판정이 되면 정밀 진단을 추가해야 하는 이유는? 그러나 맥진에서는 환자의 맥파형 상태가 허증 이거나 삽맥으로 판정이 되면 이러한 환자는 정밀 진단을 추가로 해야 된다. 왜냐하면 한방 진료 에서는, 환자 맥진 데이터가 성별, 연령, 혈관 두께 의 종류에 따라서 환자의 건강 상태가 달라 질 수 있기 때문이다. 본 논문 에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 퍼지논리와 퍼지 추론 규칙을 이용하여 맥진 및 설진을 고려하여 정확한 환자의 질명을 추론하는 과정을 모의실험 하였다[8-10].
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참고문헌 (12)

  1. Health Insurance plain, Statistical Yearbook of the Health Insurance Review and Assessment, Article 2001. 

  2. JT kim, "Comprehensive health information system clinics". Health and Medical Informatics, Seoul, Hyeonmunsa 1999. 

  3. "Digital era and the successful opening of the hospital management and strategy", Digital Medical Research Institute, Academic Aeminars, KIMES 2001 

  4. YunYoung-Jun, jeonghyeonmin, Shin, Hak - Soo, Cho, Jung - Hyun, Soh, Kwang - Sup, " The correlation between pulse characteristics", Proceedings of the Biomedical Engineering, 1999 

  5. EK Kim," College Sex, Family History According to the Constitution by Self-Defense Mechanisms and Research ', Dong-A University Master of Education Thesis, 2000 

  6. J K Kim, " The Development of Digital Tongue Diagnosis System", Kyung Hee University, Bachelor Thesis, 2005 

  7. E h Euh, "Tongue Diagnosis System for Digital Set Detection and Classification ", Kyung Hee University, 2006 Master's Thesis 

  8. J. Haddadnia, K. Faez, and M. Ahmadi, "A Fuzzy Hybrid Learning Algorithm for Radial Basis Function Neural Network with Application in Human Face Re cognition," Pattern Recognition, Vol. 36, No. 5, 2003 

  9. A. Kandal, L. Li, and Z. Cao, "Fuzzy Inference and Its Application to Control Systems, "Fuzzy Sets and Sytems, Vol. 48, No. 1, pp. 99-111, 1992. 

  10. http://article.joinsmsn.com/news/article 

  11. Kim, gwanghwan,"A study on medical records and standardized format",Korea Institute of Venture Technology Conference, 2010 Proceedings Pro ceedings Part 2, pp.507-508, 

  12. Hong Seongcheol,"Blood on the needle with the ability to prevent a secondary infection Lancet and the development of electric decice", orea Institute of Academic Technology, v.12, no.12, pp.5464-5468, 

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