의료진의 효율적인 인슐린 처방을 돕기 위한 임상 인터페이스 디자인

박윤하; 김유라; 장소희; 윤재승; 윤재영

doi:10.15187/adr.2020.11.33.4.95

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박윤하 (홍익대학교) 김유라 (홍익대학교) 장소희 (홍익대학교) 윤재승 (가톨릭대학교) 윤재영 (홍익대학교)

저널정보: 한국디자인학회 Archives of Design Research Archives of Design Research Vol.33 No.4 (Wn.136)

발행연도: 2020.11

수록면: 95 - 107 (13page)

DOI: 10.15187/adr.2020.11.33.4.95

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이 논문의 연구 히스토리 (7)

2021

인공지능 기반 인슐린 처방 프로세스의 시각화 방향성 제안

박윤하 , 윤재영 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈) 2021.08 학술저널

인공지능 수행과정 시각화에 대한 디자인 사례 연구

박윤하 , 윤재영 Archives of Design Research 2021.02 학술저널

머신러닝 기반 인슐린 처방 프로세스의 데이터 시각화 디자인

박윤하 디자인공예학과 2021.01 학위논문

2020

의료진의 효율적인 처방을 돕기 위한 인공지능 기반의 임상 인터페이스 디자인

박윤하 , 윤재영 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 2020.11 학술대회자료

의료진의 효율적인 인슐린 처방을 돕기 위한 임상 인터페이스 디자인

박윤하 , 김유라 , 장소희 외 2명 Archives of Design Research 2020.11 학술저널

의료진의 인슐린 처방을 돕기 위한 인공지능 처방 프로세스의 시각화 방향성 제안

박윤하 , 윤재영 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 2020.06 학술대회자료

2019

모델링 해석을 위한 인공지능 프로세스 시각화 사례분석

박윤하 , 윤재영 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 2019.05 학술대회자료

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연구배경 : 최근 당뇨병의 유병률이 급격히 증가하며, 병원 내 환자의 당뇨병 비율도 증가하고 있다. 치유율 향상과 재원 기간 단축, 의료비용 감소를 위해 환자에 대한 적극적인 혈당 관리가 요구되지만, 현재 병원에서는 여러 한계점(e.g., 임상 인터페이스에서 제공되는 데이터의 한계, 인슐린 처방 프로토콜의 한계 등)으로 인하여 효율성과 효과가 떨어지는 처방을 제공하고 있는 현실이다. 이에 다수의 연구자들은 임상 인터페이스(Clinician Interface)에서 환자의 구체적인 데이터 기록을 시각화하여 보여주는 것이 의료진에게 효과적일 것이라고 주장하였으나, 실제 의료 환경은 고려하지 않은 채 시각적 결과물을 제시한 점이 문제로 지적되고 있다. 또한 임상의 워크플로(Clinician’s workflow)를 임상 인터페이스와 실제 업무 환경에 적용 및 통합하는 것에 대한 필요성이 제기되었으나, 관련 연구들은 매우 미진한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 대학병원 의료진과의 협업연구를 통해 사용자(의료진)의 니즈를 파악 후, 이를 위한 임상 인터페이스(Clinician Interface)를 제시하는 데 연구의 목적을 둔다.
연구방법 : 4명의 간호사와 2명의 임상의를 대상으로 1)사전 인터뷰를 실시하여 의료진들의 구체적 니즈를 파악하였고, 이후 2)8명의 임상의를 대상으로 참여디자인 워크숍을 진행하여, 진료시 종합적으로 봐야 하는 환자데이터와 인슐린 처방에 도움을 줄 수 있는 인터페이스에 대해 조사하였다. 연구팀은 3)이에 기반한 임상 인터페이스 프로토타입을 디자인 및 제작하였으며, 3명의 임상의들을 대상으로 검증조사를 하였다.
연구결과 : 사전인터뷰를 통해 의료진들의 워크플로는 크게 4단계(혈당값 측정 - 시스템 업로드 - 혈당값 확인 - 처방 결정)로 구분됨을 알 수 있었고, 현재 국내병원에서 의료진들이 사용하고 있는 인터페이스에서는 한정된 데이터(e.g., 혈당)만 볼 수 있는 등 한계점이 많은 것으로 나타났다. 참여디자인 워크숍을 통해, 의료진과 함께 혈당 관련 데이터 유형을 연관성에 따라 분류한 결과, 24개의 데이터는 5개의 그룹으로 구성될 수 있었다(환자 기본 정보, 기본 검사 항목, 혈당에 영향을 주는 처방, 인슐린 처방과 혈당, 추적 검사). 이 데이터를 중요도에 따라 3단계로 분류하였고, 이를 토대로 임상 인터페이스를 디자인 하였다. 워크숍에 참여하였던 3명의 의사들과 총 4번의 반복 평가를 거쳐 디자인을 개선하여 최종 임상 인터페이스 디자인을 도출하였다.
결론 : 본 연구에서 제안하는 임상 인터페이스가 병원에서 사용될 때 의료진의 업무효율성, 만족도 등에 대해 장기간으로 측정하고 분석하지 못한 한계를 지닌다. 이를 보완하기 위해 본 연구팀은 지속적으로 대학병원 측과 임상 인터페이스에 대해 공동연구하여 발전시켜 나갈 계획이다. 본 연구가 다양한 의료분야에서 사용되는 임상 인터페이스 연구에 기여할 수 있기를 기대한다.

Background : Recently, the prevalence of diabetes has increased rapidly and the rate of diabetes in patients has also increased. Active blood glucose management is required for patients to improve healing rates, to shorten hospitalization periods, and to reduce medical costs. However, hospitals now offer an old-fashioned prescription method that relies on experience due to various limitations such as the limitations of the data provided in the clinical interface and ineffective insulin prescription protocols. Thus, many researchers have argued that visualizing and representing patients’ specific data records in the clinical interface would be effective for medical staff. However, the problem is that the clinical interface visualizes results without considering the actual medical environment. In addition, the need to apply and integrate the clinician"s workflow into the clinical interface has been raised, but related studies have been very limited. Therefore, this study identifies the needs of the clinician users through collaborative research with university hospital medical staff members, and presents a clinical interface for this.
Methods : First, four nurses and two clinicians were interviewed in advance to determine the specific needs of the medical staff. Second, a participatory design workshop was conducted for eight clinicians to investigate patient data that should be comprehensively viewed during treatment and an interface that can help for effective insulin prescription. Third, the research team designed and produced a clinical interface prototype based on the workshop results and conducted a test study with three clinicians.
Results : At the pre-interview, the medical staff"s workflow was largely divided into four stages: blood glucose measurement. system upload. blood sugar level check. and prescription decision. Currently, there are many limitations because only limited data can be viewed in the clinician interface used in domestic hospitals. When classifying blood sugar-related data types at the workshop, 24 types of data could be categorized into 5 groups: baseline patient information, baseline medical examinations, prescriptions affecting blood glucose, and anti-hyperglycemic agents prescriptions. We classified them into three levels according to the priority and designed a clinical interface based on the workshop results. Finally we conducted four-repeated assessments on the interface with three doctors who participated in the workshop. The final interface was produced by reflecting the comments in this process.
Conclusions : The clinical interface designed in this study has limitations that was not measured and analyzed for a long period in the field in terms of work efficiency and satisfaction of the medical staff. The research team plans to develop a clinical interface by continuous joint research with university hospitals. We expect this study to contribute to clinical interface research used in various medical fields.

#Data Visualization #Participatory Design #Clinician Interface #Diabetes Care #데이터 시각화 #참여디자인 #임상 인터페이스 #입원환자 당뇨병 관리

참고문헌 (20)

참고문헌 신청

Holt, A. / 2005 / Medical applications in case-based reasoning / The Knowledge Engineering Review 20(3):289~292

Birkett, K. R. / 2006 / U.S. Patent No. 7,062,251 / U.S. Patent and Trademark Office

Marling, C. / 2008 / Case-based decision support for patients with type diabetes on insulin pump therapy / European Conference on Case-Based Reasoning :325~339

Clemensen, J. / 2007 / Participatory design in health sciences : using cooperative experimental methods in developing health services and computer technology / Qualitative health research 17(1):122~130

Curtiss B. Cook / 2012 / Assessing inpatient glycemic control : what are the next steps? / Journal of diabetes science and technology 6(2):421~427

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