[논문]IoT개념을 활용한 중증도 분류 시스템에 관한 연구

Kim, Seungyong; Kim, Gyeongyong; Hwang, Incheol; Kim, Dongsik

doi:10.15683/kosdi.2018.03.31.28

IoT개념을 활용한 중증도 분류 시스템에 관한 연구
Research of IoT concept implemented severity classification system 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.14 no.1 = no.39, 2018년, pp.28 - 35

Kim, Seungyong (Department of Management Information System, Korea National University of Transportation) , Kim, Gyeongyong (YangPyeong Fire Station) , Hwang, Incheol (Secuware Co., Ltd.) , Kim, Dongsik (KCC Corporation)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 재난현장 또는 일상에서 발생할 수 있는 다수사상자의 중증도 분류를 신속하고 정확하게 수행하기 위한 시스템을 설계하여 구현하였으며, 중증도 분류 알고리즘의 정확도뿐만 아니라 사용자 편의성 등 현장의 요구사항을 적극 반영하였다. 개발된 e-Triage System은 IoT개념을 활용하여 다양한 중증도 분류 알고리즘을 적용하였으며, 기존의 중증도 분류표의 단점을 극복하기 위하여 NFC 모듈 등 전자적 요소를 반영한 e-Triage Tag를 구현하였다. 앱으로 구현된 중증도 분류 알고리즘을 사용하여 신속하고 정확한 환자의 평가가 가능함을 입증하였고, 시인성을 위해 전자 중증도 분류 결과를 4가지 LED램프로 표출하였으며, 2차 분류를 통해 RTS 점수를 FND(Flexible Numeric Display)로 표출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The following research has focused and implemented on designing a system that classifies the severity of mass casualty situations across both normal and disaster levels. The system's algorithm has implemented requirements such as accuracy as well as user convenience. The developed e-Triage System has applied various severity classification algorithms implemented from IoT concepts. In order to overcome flaws of currently used severity classification systems, the e-Triage System used electronic elements including the NFC module. By using the mobile application's severity classification algorithm the system demonstrated quick and accurate assessment of patient. Four different LED lamps visualized the severity classification results and RTS scores were portrayed through FND(Flexible Numeric Display) after a two wave classification.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 시스템은 다수사상자 발생 현장에서 정확하고 신속한 환자의 중증도 평가를 수행하고, 평가결과를 실시간으로 집계됨으로써 환자의 상태에 따라 최적의 이송병원을 선택할 수 있도록 하여 환자의 인명 소생률을 향상 시킬 수 있는 IoT/ICT 기반의 다수사상자 대응 시스템이다. e-Triage App에는 다수의 중증도 분류 알고리즘이 적용되어 있는데, 대표적으로 다음과 같다.
본 연구는 재난 현장에서의 다수사상자 관리 방법으로 사물인터넷을 활용하는 관리 방법을 제시하였으며, 이에 관한 정보 시스템을 구축하여 그 정확성 및 효용성을 입증하였다.
본 연구에서는 재난현장 또는 일상에서 발생할 수 있는 다수사상자의 중증도 분류를 신속하고 정확하게 수행하기 위한 시스템을 설계하여 구현하였으며, 중증도 분류 알고리즘의 정확도뿐만 아니라 사용자 편의성 등 현장의 요구사항을 적극 반영하고자 노력하였다.

제안 방법

‘응급환자분류표’, ‘START(Simple Triage And Rapid Treatment)’, ‘SALT(Sort, Assess, Lifesaving Interventions, Treatment/Transport) 알고리즘을 적용하였고, 2차 중증도 분류에는 ’RTS(Revised Trauma Score)’ 알고리즘을 적용하여 환자의 상태 변화에 따라 다중 중증도 분류가 가능하도록 구현하였다.
e-Triage Tag는 현재 국내는 물론 다수의 국가에서 사용하고 있는 종이 형태의 중증도 분류표의 단점을 극복하여 야간 또는 터널 등에서 중증도 분류 결과의 시인성을 높이고, 우천 등에 의해 종이가 젖거나 찢어지는 것을 방지함은 물론 환자의 상태 변화에 따른 1차 중증도 분류 및 2차 중증도 분류의 결과를 표출할 수 있는 기능으로 설계하였다.
개발된 e-Triage System은 IoT개념을 활용하여 다양한 중증도 분류 알고리즘을 적용하였으며, 기존의 중증도 분류표의 단점을 극복하기 위하여 NFC 모듈 등 전자적 요소를 반영한 e-Triage Tag를 구현하였다. 스마트폰 앱으로 구현된 다수사상자 중증도 분류 알고리즘을 사용하여 신속하고 정확한 환자의 평가가 가능하였고, 중증도 분류 결과에 따라 전자 중증도 분류 태그는 4가지 중증도 분류 결과를 LED램프로 표출하였으며, 2차 중증도 분류를 통해 0~12 구간의 RTS 점수를 FND(Flexible Numeric Display)로 표출하였다.
첫째, 걸을 수 있는 환자, 즉 활력 징후 및 의식이 있는 환자를 한쪽으로 모아 치료의 우선 순위를 가장 늦게 하거나 치료가 필요하지 않은 상태로 분류한다. 둘째, 걷지 못하지만 팔다리를 흔들어 보라고 명령해서 반응하는지를 확인하여 의식이 있거나 활력 징후가 어느 정도 유지될 확률이 높은 상태로 분류한다. 셋째, 걸을 수도 없고 팔다리를 흔들어 보이라는 명령에도 반응을 하지 못하는 상태로 치료의 최우선 순위로 삼아야 하는 상태로 분류한다.
또한 관제서버는 긴급구조표준시스템 및 긴급출동시스템(AVL)과 연동될 수 있도록 하여 재난번호 및 구급활동일지를 공유할 수 있도록 하였으며, 구급대원의 역량강화를 위한 훈련용 재난번호 생성 기능도 포함하였다.
현장에서 e-Triage App을 통해 분류된 정보를 실시간으로 수집하여 환자의 중증도 결과 등 각종 정보를 모니터링하여 파악할 수 있도록 설계하였다. 또한, 각종 통계 분석을 통해 구급활동의 역량강화를 이룰 수 있도록 설계에 반영하였다.
e-Triage App을 통해 환자의 정보가 실시간으로 수집되며, 중증도 분류에 따른 결과가 인터넷 망을 통해 서버로 전송되어 다수사상자 발생 현장의 전체 사상자 수, 중증도별 사상자, 이송병원 현황 등을 실시간으로 원격지에서 파악이 가능하다. 또한, 다수사상자 발생 현장의 지휘부에서는 인터넷 망을 통해 관제서버로 실시간 집계된 현황을 서비스 받을 수 있어 효율적인 현장 통제와 지원이 가능하도록 구현하였다.
본 실험에서는 4가지 중증도 분류 알고리즘을 기반으로 사전 정의된 중증도에 대하여 분류결과를 확보한 후 개발된 e-Triage App을 통해 동일한 중증도에 대하여 각 분류 알고리즘을 적용하였을 경우 결과값의 일치 여부와 e-Triage Tag에 해당 결과값의 표출 여부에 대하여 비교하였다. 사용된 중증도 분류에는 ‘응급환자분류표’, ‘START(Simple Triage And Rapid Treatment)’, ‘SALT(Sort, Assess, Lifesaving Interventions, Treatment/Transport), ’RTS(Revised Trauma Score)’ 알고리즘을 적용하였다.
개발된 e-Triage System은 IoT개념을 활용하여 다양한 중증도 분류 알고리즘을 적용하였으며, 기존의 중증도 분류표의 단점을 극복하기 위하여 NFC 모듈 등 전자적 요소를 반영한 e-Triage Tag를 구현하였다. 스마트폰 앱으로 구현된 다수사상자 중증도 분류 알고리즘을 사용하여 신속하고 정확한 환자의 평가가 가능하였고, 중증도 분류 결과에 따라 전자 중증도 분류 태그는 4가지 중증도 분류 결과를 LED램프로 표출하였으며, 2차 중증도 분류를 통해 0~12 구간의 RTS 점수를 FND(Flexible Numeric Display)로 표출하였다.
스마트폰 앱을 통해 분류된 결과 및 환자의 정보는 LTE 등 인터넷 망을 통해 실시간으로 관제서버에 전송되도록 설계하였다.
중증도 결과의 표출은 RGB LED 모듈을 통해 구현하였다. LED 모듈은 다양한 색상의 표출이 가능하며, 저전력을 사용하므로 장시간 표출하는 데 지장이 없다.
중증도 분류 결과 값의 통신은 근거리무선통신방식 중 NFC(Near-Field Communication)를 선택하여 다수사상자 발생 시 분류환자와 1:1 매칭되도록 하였다.
태그의 재질은 경량화를 위해 ABS 수지를 사용하였고 낙하 등 외부 충격으로부터 회로를 보호하여 기능을 수행할 수 있도록 구현하였다
프로그램의 개발 과정에서 앱에 적용된 다양한 중증도 분류 알고리즘의 정확도를 확인하기 위해 응급의학 및 응급구조 관련 전문가에게 e-Triage App에 적용된 알고리즘의 검토를 받아 구현하였다.
현장에서 e-Triage App을 통해 분류된 정보를 실시간으로 수집하여 환자의 중증도 결과 등 각종 정보를 모니터링하여 파악할 수 있도록 설계하였다. 또한, 각종 통계 분석을 통해 구급활동의 역량강화를 이룰 수 있도록 설계에 반영하였다.
환자의 중증도 분류 알고리즘을 적용하여 정확하고 신속한 분류가 가능하도록 다양한 알고리즘을 적용하였으며, 현직 구급대원 등을 통해 현장 상황 및 운영 프로세스에 관한 의견을 반영하여 쉽고 빠른 분류가 되도록 UI/UX를 설계하였다.

이론/모형

사용된 중증도 분류에는 ‘응급환자분류표’, ‘START(Simple Triage And Rapid Treatment)’, ‘SALT(Sort, Assess, Lifesaving Interventions, Treatment/Transport), ’RTS(Revised Trauma Score)’ 알고리즘을 적용하였다.

성능/효과

다음 표에서 보는 바와 같이 사전 정의된 중증도 분류 결과와 e-Triage System을 사용하여 분류한 결과가 일치함을 확인하였다. 또한 분류된 결과를 통해 e-Triage Tag에 해당 색상의 LED램프가 표출되는 것을 확인할 수 있었다.
다음 표에서 보는 바와 같이 사전 정의된 중증도 분류 결과와 e-Triage System을 사용하여 분류한 결과가 일치함을 확인하였다. 또한 분류된 결과를 통해 e-Triage Tag에 해당 색상의 LED램프가 표출되는 것을 확인할 수 있었다. 관제서버 역시 분류 정보를 실시간으로 수집하여 중증도 분류 결과를 웹 서비스를 통해 제공하였다.

후속연구

다수사상자 중증도 분류의 정확도 및 속도의 향상을 가져올 수 있었으며, 모니터링 시스템을 통해 현장의 중증도 분류 결과를 실시간 파악함으로써 환자의 상태에 따른 최적의 병원 이송 등을 가능하게 하여 골든타임을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
즉 환자가 여러 명 발생한 경우의 응급환자의 중증도 분류에 관한 조치로써 중앙응급의료센터의 장, 권역응급의료센터의 장 및 지역응급의료센터의 장은 응급환자에 대한 신속한 진료와 의료자원의 우선배정을 위하여 응급실 전담 의사, 간호사 및 1급 응급구조사에게 응급환자를 중증도에 따라 분류하도록 하여야 한다. 따라서 병원 전 단계의 응급환자 중증도 분류 및 이송의 효율화가 최근 이슈로 부상하였으며 재난 현장의 정확한 데이터 관리를 위한 다양한 방법이 연구되어야 한다.
본 연구에서 구현된 중증도 분류 시스템은 LTE망 등 인터넷이 가능한 환경에서 실시간 모니터링이 가능하도록 구현하였으나, 향후 대규모 재난 현장에서 기간 통신망의 장애상황 또는 인터넷 음영 지역에서의 모니터링에 대한 후속 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	사물인터넷이란?	우리 사회는 정보통신기술의 급속한 발전으로 말미암아 모든 것이 인터넷과 연결되는 초연결사회(Hyper Connected Society)로 진입하였다. 즉, 사물인터넷(IoT; Internet of Things)으로 알려진 인터넷 시대를 살아가고 있으며, IoT는 일반적으로 유비쿼터스 인텔리전스가 장착된 모든 일상적 객체의 네트워크 연결을 의미한다(Feng Xia et al., 2012).
	e-Triage System이란?	e-Triage System은 다수사상자 발생 현장에서 병원 전 단계의 중증도 분류를 돕는 시스템으로써 중증도 분류 알고리즘이 내장된 스마트폰 앱 형태의 e-Triage App과 분류된 증증도 결과에 따라 색상과 점수를 표출할 수 있는 전자적 형태의 중증도 분류 태그인 e-Triage Tag 및 다수사상자의 분류 현황 등을 실시간 집계하며, 각종 통계를 제공하는 관제서버로 구성되어 있다.
	START는 어떠한 분류법에 많이 사용되고 있는가?	, 2008). 이 분류법은 가장 직관적이면서 사용이 간편하기 때문에 현장에서 환자의 중증도 분류법으로 많이 사용하고 있다.

참고문헌 (13)

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Feng Xia, Laurence T. Yang, Lizhe Wang, Alexey Vinel "Editorial Internet of Things" Int. J. Commun. Syst. (2012); 25:1101-1102.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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