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유비쿼터스 환경에서 고위험군 환자의 생체신호를 이용한 실시간 신경망 기반의 질병징후탐지시스템(CAD) 및 예측시스템(CAP)의 프레임웍 연구
A study of CAD(Computer Aided diagnosis) and CAP(Computer Aided Prediction) Frameworks for high-risk patients in ubiquitous environment using Neural Network 원문보기

한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문, 2005 May 13, 2005년, pp.475 - 481  

정인성 (아주대학교 산업정보시스템공학과) ,  김철환 (아주대학교 산업정보시스템공학과) ,  박승찬 (아주대학교 산업정보시스템공학과) ,  왕지남 (아주대학교 산업정보시스템공학과)

초록
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현재 국내외에서는 유비쿼터스에 대한 연구 및 의료도메인에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 전체적인 시스템에 대한 연구가 대부분이어서 실제 환경을 구축하는데 상당한 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 고위험군 환자를 대상으로 다음과 같은 시나리오를 작성하였다. 시나리오는 Home -medical 서비스, Emergency call center 서비스 그리고 응급차량 서비스로 구성하였다. 본 연구에서는 위와 같은 시나리오를 기반으로 고위험군 환자의 생체 신호를 획득한 후 신경망을 이용하여 생체 신호 데이터를 학습한 후 환자의 이상 징후를 진단하는 CAD시스템의 프레임웍과 환자의 위험 수위를 단계별로 분류하는 알고리즘을 제시한다. 또한 과거의 데이터를 이용하여 미래의 환자상태를 예측하는 CAP시스템의 프레임웍을 제시하고 프레임웍에 대한 타당성을 검증하고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 업데이트로 환경의 변화를 감지한다. 또한 본 AGENT를 이용하여 CCD를 이용한 환자의 상태를 파악하는 수단으로 사용하고자 한다.
  • 본 연구에서 제시한 프레임웍이 실제 상황에서 구현이 가능함을 판단하기 위하여 각 AGENT에 꼭 필요한 필수 요소기술을 대상으로 DEMO를 작성하여 구현해 보았다.
  • 또한 최근 핵가족화 현상으로 인하여 독고 노인의 수가 크게 증가되고 있으며 이러한 노인들의 약 70% 정도가 대부분이 관상동맥 환자 또는 고위험군 환자 (당뇨, 고혈압, 폐질환 등의 만성질환)로 분류되고 있으며 이러한 환자들은 1시간이내에 응급 서비스를 받지 못하게 될 때 돌연사로 사망하게 된다고 한다. 연구에서는 위와 같이 돌연사가 발생 가능한 고위험군 환자를 효율적 관리하고 돌연사를 미연에 방지하는 시스템의 프레임웍을 구성하는데 초점을 두어 연구하였으며 그 내용은 다음과 같다.
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