신경망 기반 관상동맥 질환 진단 지원 시스템 연구

Abstract

현재 식생활 및 운동부족으로 인한 고혈압, 고지혈증, 당뇨, 관상동맥질환과 같은 성인병 환자의 수가 증가 하고 있으며 더불어 소득 수준 향상을 통해 양질의 의료서비스를 요구하는 계층이 증가하고 있다. 현재의 의료서비스 환경은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경의 확대와 무선 네트워킹(Wireless Networking) 기술,의료도메인 진단 및 예측시스템 기술,RFID(Radio Frequency Identification) 기술 등의 발달로 인해 그 가능성이 점차 커지고 있다. 현재 의료서비스에 관한 연구는 원격에서 환자의 생체 신호를 얻고 그 데이터를 이용하여 화상으로 의사가 진단하고 처방하는 원격 진료 시스템과 사용자 감성인식 기반 적응형 Interface와 지능형 Agent 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 의료서비스 환경에서 관상동맥질환 환자의 조기 진단 및 생체신호 들의 변이를 예측하여 전문의들의 의료진단에서 의사결정에 도움을 주고 또한 보다 많은 환자를 관리 할 수 있는 지능형 의료시스템 개발을 목적으로 하고있다. 구체적으로 본 논문에서는 관상동맥질환에 관한 진단 및 예측시스템의 정확도에 대한 평가를 위해 K-means, SOFM(Self-Organizing Feature Map), BP(Back propagation)등의 신경망 알고리즘을 테스트하여 각각의 알고리즘에 대한 정확도 분석을 목적으로 하고 있다. 따라서 환자의 생체신호 데이터를 측정하고 DB에 입력된 후 신경망 알고리즘으로 구성된 진단 및 예측엔진을 통하여 위험도를 환자 및 전문의에게 통보하여 위험수위에 따른 진료 및 처방을 가능하게 하고 사전에 생체신호들의 변이를 예측하여 갑작스러운 질환의 발생을 예방하려 한다.