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저자정보
최동주 (분당서울대학교병원) Taqdir Ali (경희대학교) 박진주 (분당서울대학교병원) Musarrat Hussain (경희대학교) 이승룡 (경희대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제37권 제9호
발행연도
2020.8
수록면
53 - 60 (8page)

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진단 오류 및 투약 실수, 환자의 추천 사항 미준수 등은 의료 품질을 저해시키는 주요 요소들이다. 심부전의 경우 전문의도 정확한 진단을 내리지 못하는 경우가 발생할 수 있지만, 전자 의무 기록(Electronic Medical Records, EMR)의 데이터를 임상 의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Support System, CDSS) 등을 사용하여 진단 정확도를 높일 수 있다. 저자는 호흡곤란을 비롯한 다양한 증상을 가진 심부전(Heart Failure, HF) 환자를 진단할 수 있는 심혈관 CDSS를 개발하고 테스트한 이력을 갖고 있으며, 이를 바탕으로 본고에서는 지능형 의료 플랫폼(Intelligent Medical Platform, IMP)에서의 심혈관 사일로 구축 과정을 제안한다. 사일로 구축의 핵심은 지식 획득 방법으로, 심혈관 사일로에서는 전문가 기반 지식 획득과 기계학습 기반 지식 획득 방법, 그리고 이 두 가지 방법을 병합한 혼합 기반 지식 획득 방법을 사용한다. 구축한 사일로에 대해 1,198명의 실제 환자 데이터를 이용해 실험을 진행한 결과 전문가 기반 방법은 90%의 정확도를, 데이터 기반 방법은 88.5%의 정확도를 도출하였으며, 혼합 기반 방법은 98.3%로 가장 높은 정확도를 기록하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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