[논문]WEB 기반 질병 예측 시스템

홍유식; 한영환; 이우범

doi:10.7236/jiibc.2022.22.3.125

[국내논문] WEB 기반 질병 예측 시스템
Disease Prediction System based on WEB 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.22 no.3, 2022년, pp.125 - 132

홍유식 (상지대학교 정보통신 SW공학과) , 한영환 (상지대학교 인공지능 융합공학부) , 이우범

초록
AI-Helper

코로나바이러스 감염은, 21세기, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 코로나바이러스를 일차적으로 간단하게 파악하기 위해서, 유동 인구가 많이 이동하는 기차역, 버스터미널, 공항 터미널에는 발열 측정용 적외선 카메라가 설치하고, 이른 시간에 비접촉식 체온계를 사용해서, 37.5 도 이상의 고열로 분류되면, 코로나바이러스 감염 의심 환자로 1차 판단하고 있다. 그러나, 발열 측정 적외선 체온계는 체온측정 신뢰도가 75- 80% 정도이므로, 신뢰도를 높이는 방안을 간구해야만 된다는 지적이 많이 나오고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 적외선 체온측정 신뢰도를 향상하게 시키기 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 기계학습 기반 및 fuzzy 추론 기반, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Ministry of Environment recently analyzed the output data of 10 fine dust measuring stations and, as a result, announced that about 60% had an error that the existing atmospheric measurement concentration was higher. In order to accurately predict fine dust, the wind direction and measurement position must be corrected. In this paper, in order to solve these problems, fuzzy rules are used to solve these problems. In addition, in order to calculate the fine particulate sensation index actually felt by pedestrians on the street, a computer simulation experiment was conducted to calculate the fine particulate sensation index in consideration of weather conditions, temperature conditions, humidity conditions, and wind conditions.

주제어

표/그림 (8)

그림 그림 1. 맥진 EMR 도표 실행화면 Fig. 1. Pulse EM chart execution screen
그림 그림 2. EMR 도표 실행화면 Fig. 2. EM chart result screen
그림 그림 3. 질병 예측 실행화면 Fig. 3. Disease prediction screen
그림 그림 5. 요인 분석 화면 Fig. 5. Factor analysis screen
표 표 1. 코로나바이러스 진단용 입력 데이터 Table 1 Input data for corona virus diagnosis
표 그림 4. 코로나바이러스 예측 결과 화면 Fig. 4. Corona-virus prediction result screen
그림 그림 6. 질병 예측 플로 차트 Fig. 6. Disease Prediction Flowchart
그림 그림 7. 퍼지 추론 멤버십 함수 모의실험 Fig. 7. Fuzzy inference membership function simulation

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

그러므로 본 논문에서는, 적외선 체온측정 신뢰도를 향상하게 시키기 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 기계학습 기반 및 funny 추론 기반, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.
본 논문에서는 조건부 확률을 이용하여 병 진단의 오진확률을 계산해보고, 병 진단과 관련된 확률을 변경 시켜 봄으로써 오진확률에 영향을 미치는 중요한 요인을 알아보고자 한다.

제안 방법

4장에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 3장에서 설명한 것 같이, 전 처리로 8가지 입력조건을 이용하였고 후처리 기법으로, 나이, 혈관 노화도 퍼지 기법 2가지를 이용해서 코로나바이러스 감염 위험을 판단 및 신뢰도 개선을 할 수 있는 알고리즘을 제안하고 모의실험하였다. 그럴 뿐만 아니라, 체온 조건 및 나이 조건 혈관 노화도 조건 값에 따라서, 코로나바이러스 위험도가 분류되는 과정을 설명하고 있다.
그러나 각국에서 일반적으로 사용 중인 비접촉식 적외선 체온계가 체온을 제대로 측정하지 못한다는 보도가 발표되었다. 그러므로 본 논문에서는, 코로나바이러스감염 확률이 높은 고혈압, 당뇨병, 환자를 간단하게 판단할 수 있는 맥진 및 설진 원리를 이용해서, 환자의 면역력을 판단하고, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.
맥진 EMR 도면 알고리즘은 혈관 노화도 맥파 7단계 및 가속도 맥파 알고리즘을 이용해서, 환자의 맥진 건강 상태를 건강, 보통 위험의 3가지로 분류하였다. 그럴 뿐만 아니라, 맥진의 기본 개념인 맥진 파형 속도를 저장하고, 맥진의 최고파형, 최저 파형을 기록하는 EMR 도표 알고리즘을 제안하고 모의 실험하였다.
그림 2에서는 환자가 사상체질 건강 설문 및 혈압, 맥진, 혀 색깔 설문조사 질문에 기재하면, 자동으로 환자의 건강 문제로 발생한 사태를 추론하고 설진 기초 건강 상태를 점수로 판단하는 알고리즘을 개발하고 모의실험 하였다.
그림 3에서는 코로나바이러스 감염 환자를 맥진 및 설진으로 위험을 확률을 예측하는 것은 신뢰도가 떨어지므로, 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 코로나바이러스감염환자를 판단하는 데에, 가장 중요한 체온 조건을 위험 조건으로 판단하고, 고혈압, 당뇨 기저질환이 있는 환자에게는 위험 가중치를 부여하는 연관성 규칙을 적용해서, 코로나 바이러스 감염 확률을 예측하는 모의시험을 진행하였다. 아무리 건강한 정상 환자도 2박 3일 휴식을 충분히 자지 않고, 급한 작업을 하면, 아무리 건강한 사람이라도, 어지럽거나, 혓바닥에 돌기가 생기고, 어지럽고 맥 파형 그래프가 불균형 하게 바뀌게 된다.
그림 4에서는, 적외선 체온측정 신뢰도를 향상하게 시키기 위해서, 8가지 입력조건 : 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 심전도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 신경망 기반에서 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.
아무리 건강한 정상 환자도 2박 3일 휴식을 충분히 자지 않고, 급한 작업을 하면, 아무리 건강한 사람이라도, 어지럽거나, 혓바닥에 돌기가 생기고, 어지럽고 맥 파형 그래프가 불균형 하게 바뀌게 된다. 다시 말해서, 맥진은 환자의 건강 상태를 판단하는 기본 진단과정이며, 환자의 맥박 데이터 정보, 환자의 혀 색깔 기본정보를 EMR 도표에 저장하고, 연관규칙을 이용해서 환자의 건강 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고 모의실험하였다. 그럴 뿐만 아니라, 3장에서는 코로나바이러스를 일차적으로 판단하는 데에 환자의 체온 조건 및 당뇨 환자 및 고혈압 환자와 같은 면역력이 떨어지는 기저질환 환자를 더 정확하게 판단 할 수 있는 건강 상태를 판단하는 알고리즘을 개발하고 모의 실험하였다.
한의학에서는 환자의 건강 상태를 판단하기 위해서, 환자의 맥 파형을 진단해서 환자의 5장 6부 건강 상태를 판단한다. 맥진 EMR 도면 알고리즘은 혈관 노화도 맥파 7단계 및 가속도 맥파 알고리즘을 이용해서, 환자의 맥진 건강 상태를 건강, 보통 위험의 3가지로 분류하였다. 그럴 뿐만 아니라, 맥진의 기본 개념인 맥진 파형 속도를 저장하고, 맥진의 최고파형, 최저 파형을 기록하는 EMR 도표 알고리즘을 제안하고 모의 실험하였다.
본 논문에서는 연관규칙을 사용해서 코로나 예측 판단 시스템 모의실험 하였다.
왜냐하면, 같은 환자라도, 나이 조건 및 BMI 조건기반 혈관 노화도 조건이 틀리기 때문에, 전 처리 기반 8가지 입력조건으로는 신뢰도를 향상하게 시키기 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 후처리로 퍼지 기법 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.
왜냐하면, 체온은 38 도 이상으로 똑같은 고온 조건이지만, 나이 조건 및 BMI 조건기반 기저질환을 판단하는 혈관 노화도 조건 이 틀리기 때문에, 전 처리 기반 8가지 입력조건으로는 신뢰도를 향상하게 시키기 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 환자의 나이 조건, 혈관 노화도 조건을 후처리 조건으로, MATLAB 기반 퍼지 시뮬레이터 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.
본 논문에서는 코로나바이러스 감염 위험 환자를 판단하기 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 기저 환자기반 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다. 뿐만 아니라, 코로나바이러스 진단을 하기 위해서, 딥 러닝 기반 텐서플로 공개 소스를 이용해서 코로나바이러스 감염 위험 환자를 판단하는 모의실험을 수행하였다.
그러나, 발열 측정 적외선 체온계는 체온측정 신뢰도가 75- 80% 정도이므로, 신뢰도를 높이는 방안을 간구해야만 된다는 지적이 많이 나오고 있다. 본 논문에서는, 적외선 체온측정 신뢰도 조건 향상을 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 기계학습 기반 및 fuzzy 추론 기반, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.
본 논문에서는 코로나바이러스 감염 위험 환자를 판단하기 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 기저 환자기반 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다. 뿐만 아니라, 코로나바이러스 진단을 하기 위해서, 딥 러닝 기반 텐서플로 공개 소스를 이용해서 코로나바이러스 감염 위험 환자를 판단하는 모의실험을 수행하였다.
전 처리 데이터는 체온, 기침, 혈압, 산소포화도, 당뇨, 심전도, 설진, 맥진 딥러닝 기반 텐서플로 공개 소스를 이용해서 프로그램을 작성하였다.
입력 전 처리 데이터 8가지와 후처리용 데이터 2가지 총 10가지를 설명하고 있다. 전처리 데이터는 체온, 기침, 산소포화도, 당뇨, 심전도, 설진, 맥진 8개 데이터를 연관규칙을 이용해서 판단하고, 후처리로, 나이 조건, 환자 면역력 및 기저질환을 객관적으로 판단할 수 있는 산소포화도를 퍼지 규칙으로 추른 해서, 코로나바이러스 환자를 일차적으로 체온으로 위험도를 예측하고, 나머지 전 처리 조건으로 환자의 위험도를 예측하더라도, 환자의 면역력 및 기저질환 환자의 체력은 달라서, 후처리 조건으로 체온 조건, 산소포화도, 나이 조건을 고려해서 코로나바이러스 감염환자를 정확하게 예측하는 알고리즘을 제시하고 모의 실험하였다. 퍼지 생성규칙 결론이 두 개 이상의 서로 다른 믿음 값을 갖게 된다.

성능/효과

코로나바이러스 감염은, 21세기, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 세계 여러 나라에서, 코로나바이러스를 일차적으로 간단하게 파악하기 위해서, 유동 인구가 많이 이동하는 기차역, 버스터미널, 공항 터미널에는 발열 측정용 적외선 카메라가 설치하고, 이른 시간에 비접촉식 체온계를 사용해서, 37.5 도 이상의 고열로 분류되면, 코로나바이러스 감염 의심 환자로 1차 판단하고 있다. 그러나, 발열 측정 적외선 체온계는 체온측정 신뢰도가 75- 80% 정도이므로, 신뢰도를 높이는 방안을 간구해야만 된다는 지적이 많이 나오고 있다.

참고문헌 (12)

http://m.newspim.com/news/view/20200304001601
http://www.pharmnews.com
http://imnews.imbc.com/replay/2020/nwtoday/article/5668501_32531.html
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Heejin Kim, "Educational usage of Web 2.0-tool for Cooperative Learning", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication,Vol. 18, No. 1, pp.9-14,2018 https://doi.org/10.7236/JIIBC.2018.18.1.9

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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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