초록

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본 논문에서는 모발내에 있는 약 30여가지의 생체 미네랄과 8가지의 중금속 정보 분석을 통해 생체내에 양양상태의 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고, 그 결과가 현재 생체에 미치는 영향을 예측하여, 건강을 유지하는 방향을 제시할 수 있는 의료용 지능적 의학진단 시스템을 구축하였다. 이 논문에서는 생체내 미네랄 정보를 다중 퍼지규칙베이스 시스템으로 구축함으로써 환자에게 보다 효율적으로 치료와 예방방법을 제시할 수 있는 의학진단시스템을 구축하였다.

본 논문에서는 모발내에 있는 약 30여가지의 생체 미네랄과 8가지의 중금속 정보 분석을 통해 생체내에 양양상태의 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고, 그 결과가 현재 생체에 미치는 영향을 예측하여, 건강을 유지하는 방향을 제시할 수 있는 의료용 지능적 의학진단 시스템을 구축하였다. 이 논문에서는 생체내 미네랄 정보를 다중 퍼지규칙베이스 시스템으로 구축함으로써 환자에게 보다 효율적으로 치료와 예방방법을 제시할 수 있는 의학진단시스템을 구축하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 이때 이들의 양과 중요 미네랄 비율을 분석하여 체내에 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고 대사타입(metabolic type)을 제시하여 건강을 유지하는 방향을 제시하는 방법을 임상영양학 및 독성학 모발조직 검사방법이라고 한다[1]. 또한 호르몬의 세포 수준 활성을 제시(갑상선 및 부신) 하며 영양, 신경 및 호르몬의 불균형을 통해 질환 발생 가능성을 설명한다.
• 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모발분석을 위한 알고리즘을 개발하고 모발분석결과에 대한 데이터베이스를 구축하여 지능적 의학 진단시스템을 구축하고자 한다. 이것을 위해 국내 모발 관련 임상자료를 이용하였으며 통계분석적 오류와 데이터베이스 구축 및 추론상의 오류를 최소화하기 위해 다중 퍼지규칙 베이스를 구축하였고 다단계 통계분류 방법을 이용하였다.
• 본 논문에서 모발분석을 위한 지능적 의학 전문가 시스템의 연구목표는 그림 1과 같이 모발분석자료의 통계적 분석 및 그룹화와 사용자증심의 정보검색이 가능한 시스템을 구축한다.
• 본 논문은 모발분석을 위한 한국적 데이터베이스 구축 및 지능적 의학 진단 시스템을 연구개발 하였다.

제안 방법

• 지능적 추론의 배경이 되는 대사타입의 분류 및 미네랄의 분석은 통계적 분류 및 분석 방법 중에서 결정 트리 분류기 (Decision Tree Classifier)를 이용하여 모발분석자료의 대분류에 해당하는 인체의 8가지 대사타입(빠른 대사 4타입, 느린 대사 4타입)을 분류하였다. 이 방법을 사용하는 이유는, 1단계 분류기는 클래스 간의 변별력 중에서 평균이 최대가 되는 특징조합을 이용하나, 이 특징조합이 모든 클래스에 대하여 최적의 변별력을 항상 갖는 것이 아니므로 두 종류 이상의 결정을 적절한 수순에 따라 몇 번이고 반복하여 입력패턴의 클래스를 결정해야 하므로 본 논문에서는 다단계분류기인 결정트리 분류 방법 [5, 6]을 응용하여 분류하였으며 결과는 다음 그림 2와 같다.
• 느린 대사 4타입)을 분류하였다. 이 방법을 사용하는 이유는, 1단계 분류기는 클래스 간의 변별력 중에서 평균이 최대가 되는 특징조합을 이용하나, 이 특징조합이 모든 클래스에 대하여 최적의 변별력을 항상 갖는 것이 아니므로 두 종류 이상의 결정을 적절한 수순에 따라 몇 번이고 반복하여 입력패턴의 클래스를 결정해야 하므로 본 논문에서는 다단계분류기인 결정트리 분류 방법 [5, 6]을 응용하여 분류하였으며 결과는 다음 그림 2와 같다.
• 그림 2. 결정 트리에 의한 모발분석 결과 분류

  분석된 통계를 바탕으로 본 논문에서는 불확실한 다량의 정보로부터 지능적 추론이 가능한 데이터베이스 구축을 위해 다중 퍼지 규칙 베이스 방식을 제안한다. 다중 퍼지 규칙 베이스는 모발분석 자료와 같이 다양한 미네랄에 의해 의사결정을 해야 하는 시스템인 경우 규칙 베이스가 매우 복잡해질 수 있기 때문에 규칙 베이스를 분산시켜서 연관성을 찾아 실시간으로 규칙들을 검색하고 추론하는 방법이 필요하다.

• 다중 퍼지 규칙 베이스는 모발분석 자료와 같이 다양한 미네랄에 의해 의사결정을 해야 하는 시스템인 경우 규칙 베이스가 매우 복잡해질 수 있기 때문에 규칙 베이스를 분산시켜서 연관성을 찾아 실시간으로 규칙들을 검색하고 추론하는 방법이 필요하다. 이것을 위해 본 논문에서는 규칙들의 결론부와 다른 규칙의 조건부와의 관계를 트리형태로 구성하여 다단계로 구성함으로써 기존의 퍼지 규칙 베이스보다 복잡한 규칙[기을 표현하기에 적합하도록 하는 방법을 제안한다.
• 본 논문에서는 다중 퍼지규칙베이스 구축을 위해 두 단계가 필요한데, 제1단계 구축 후제 2 단계를 통해 다중 퍼지규칙베이스 구축이 완성된다 . 제1단계는 대사 타입 분류에 의한 퍼지 데이터베이스 구축하는 단계이며, 제2단계는 각 미네랄 양과 비율에 따른 해당 문장 데이터베이스 검색 및 출력하는 단계이다.
• 결과의 정확성은 환자의 임상자료 약 2000건에 대해 측정한 것으로, 시스템에서 전체적으로 한국어로 번역되어 출력되는 최종 결과지가 미국에서 보내오는 영문으로 된 결과지와 일치하는 정도를 측정한 것이다. 환자 한건당 결과지에 포함해서 출력해야 할 총 50개의 문장들 중 단일 퍼지 규칙 베이스로 구축한 경우는 34 개 정도의 문장만이 일치하였으나 다중 퍼지 규칙 베이스로 시스템을 구축한 경우 평균적으로 46개 정도 일치하였고 4개 정도 비슷하거나 잘못된 문장을 출력하였는데, 이것은 제안한 방법이 기존에 비해 약 24% 정도 정확성이 향상된 수치이다.
• 본 논문에서는 이를 위해 첫째, 통계적 모발분석을 위해 다단계 분류 방법을 활용하여 다중으로 영향을 주는 요인들에 대하여 분류하였다. 둘째, 다중 퍼지 규칙 베이스를 구축하여 지능적인 퍼지추론 방법에 의해 미네랄들을 찾아내고 관련성을 연구하였다.
• 둘째, 다중 퍼지 규칙 베이스를 구축하여 지능적인 퍼지추론 방법에 의해 미네랄들을 찾아내고 관련성을 연구하였다. 셋째, 이러한 방법을 이용하여 지능적 의학 진단 시스템을 구축하였다.
• 둘째, 다중 퍼지 규칙 베이스를 구축하여 지능적인 퍼지추론 방법에 의해 미네랄들을 찾아내고 관련성을 연구하였다. 셋째, 이러한 방법을 이용하여 지능적 의학 진단 시스템을 구축하였다.

대상 데이터

• 퍼지 규칙 베이스 구축을 위해 주요 미네랄 비율을 나타내는 언어적 변수인 “높다(high)" ” 낮다(low)” "적당(acceptable)” 등은 퍼지 집합 [8]으로 표현하였는데, 이에 사용되는 수치들은 통계적 분석에 의해 획득하였다.

데이터처리

• 이것을 위해 국내 모발 관련 임상자료를 이용하였으며 통계분석적 오류와 데이터베이스 구축 및 추론상의 오류를 최소화하기 위해 다중 퍼지규칙 베이스를 구축하였고 다단계 통계분류 방법을 이용하였다.

이론/모형

• 본 논문에서는 다단계 통계분석방법을 사용하여 분류한 자료로부터 구축한 다중 퍼지 규칙 베이스에서 퍼지 추론을 효율적으로 하기 위해 분산 목표트리 방식인 TAEMS(Task Analysis Environment Modeling and Simulation)[9]를 적용하였다. TAEMS는 태스크를 분류한 후 분산 목표 트리를 구성하여, 서로 다른 목표를 갖는 시스템의 분산목표 수행을 위해 시스템의 목표나 자료들 간의 상호 의존성을 나타냄으로써 효율성을 높이기 위한 분산 인공지능적인 방법이다.

성능/효과

• 같다. 첫째, 모발 표본은 비침해 방법으로 채취되므로 혈액, 소변, 기타 다른 조직보다 빠르고 쉽게 수집할 수 있다모발분석 방법은발분석방법은 다른 방법의 미네랄 분석보다 비용 대비 효율이 우수하다. 셋째, 모발은 혈액과는 달리 미량원소의 농도에 민감한 영향을 미치는 항상성 기전에 덜 민감하다.
• 첫째, 모발 표본은 비침해 방법으로 채취되므로 혈액, 소변, 기타 다른 조직보다 빠르고 쉽게 수집할 수 있다모발분석 방법은발분석방법은 다른 방법의 미네랄 분석보다 비용 대비 효율이 우수하다. 셋째, 모발은 혈액과는 달리 미량원소의 농도에 민감한 영향을 미치는 항상성 기전에 덜 민감하다. 넷째, 미네랄의 저류 또는 손실과 같은 장기간의 편차들은 혈액보다 모발조직에서 쉽게 검출된다.
• 셋째, 모발은 혈액과는 달리 미량원소의 농도에 민감한 영향을 미치는 항상성 기전에 덜 민감하다. 넷째, 미네랄의 저류 또는 손실과 같은 장기간의 편차들은 혈액보다 모발조직에서 쉽게 검출된다. 다섯째, 대부분의 모발조직 미네랄 농도는 혈액이나 다른 조직에서 발견되는 미네랄보다 농도가 매우 높다.
• 이 시스템의 평균 처리속도는 입력창에서 미네랄 수치를 입력하여 영어 및 번역된 문장을 찾아내는 속도를 측정한 것으로, 기존의 방법은 규칙의 입력 부분의 비교 횟수가 많아 처리속도가 느린 반면 제안한 방법은 규칙의 조건부 비교 횟수를 줄여주어 결론부를 재 입력함으로써 평균 처리속도가 약 5배 정도 향상되었다.
• 정도를 측정한 것이다. 환자 한건당 결과지에 포함해서 출력해야 할 총 50개의 문장들 중 단일 퍼지 규칙 베이스로 구축한 경우는 34 개 정도의 문장만이 일치하였으나 다중 퍼지 규칙 베이스로 시스템을 구축한 경우 평균적으로 46개 정도 일치하였고 4개 정도 비슷하거나 잘못된 문장을 출력하였는데, 이것은 제안한 방법이 기존에 비해 약 24% 정도 정확성이 향상된 수치이다.
• 분석을 위해 이 프로그램을 사용한 경우와 아닌 경우를 실제 실험한 결과, 이 시스템을 사용한 경우 환자 1건당 약 7분 정도가 소요되어 이 시스템을 사용하지 않은 경우보다 86% 일의능률을 가져올 수 있었다.
• 현재 개발된 시스템은 국내병원에서 사용 중에 있으며 의학 진단 시 업무능률이 86%이상 향상되었고, 사용자 만족도가 92%정도 되었고, 시간당 처리하는 건수도 기존에 비해 약 7.5배 이상 증가하게 되었으며 결과의 정확도도 약 92%정도로 측정되었고, 시스템의 평균 처리속도도 약 5배 이상 증가하였다.
• 넷째, 미네랄의 저류 또는 손실과 같은 장기간의 편차들은 혈액보다 모발조직에서 쉽게 검출된다. 다섯째, 대부분의 모발조직 미네랄 농도는 혈액이나 다른 조직에서 발견되는 미네랄보다 농도가 매우 높다. 여섯째, 모발조직수치 기록을만 아니라 현재의 미량원소의 수외부 원인으로부터다.

후속연구

• 앞으로 좀 더 많은 임상 결과로부터 시스템을 개선해야 할 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

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