I.

고위험군 환자의 생체신호를 이용한 신경망 기반의 질병징후 조기탐지시스템

및 예측시스템의 프레임웍 연구

A study of Computer Aided diagnosis and Computer Aided Prediction Frameworks using neural network for high-risk patients surveillance in U-health care environment

Seoung-Chan Park*, In-sung Jung*, Chol-hwan Kim*, Gi-nam wang *, Rae-Woong Park†

* Department of Medical informatics, School of Medicine, Ajou University, Suwon

Abstract: 현재 전 세계적으로 인구의 노령화 문제가 크게 대두되고 있다. 이에 따라 노인에게 흔한 만성질환을 효과적으로 관리하기 위한 유비쿼터스 환경의 의료서비스에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 다음과 같은 시나리오를 가정하여 서비스의 구현에 필요한 프레임웍을 제시하였다. 고위험군 환자가 집에서 일상생활을 하는 가운데 시스템이 주기적으로 환자의 생체신호를 획득한 후 신경망 기반의 AGENT를 통하여 데이터를 학습하게 한다. 환자 개개인의 건강 상태에 따른 이상 징후를 진단하는 Computer Aided Diagnosis(CAD) 시스템과 환자의 과거 진단 데이터를 이용하여 미래의 질병의 변이를 예측하는 Computer Aided Prediction(CAP) 시스템이 환자의 상태를 파악하여 필요시에 가족과 응급센터에 연락을 취한다. 환자에 대한 정확한 임상적 판단과 추가적인 조치를 위하여 의료진에게 각종 생체신호와 진단 데이터를 전송한다. 이 연구는 고위험군 환자의 위험상태에 따른 빠른 응급대처를 가능하게 하는 Home Health Care 서비스의 프레임웍을 제시하였다.

Keyword: COPD, CAD, CAP, AGENT, Neural Network Diagnosis, Prediction

Introduction

현재 한국은 전 세계적으로 가장 빨리 노인인구가 증가하고 있으며, 핵가족화 현상이 증가하여 독거노인의 수가 증가하고 있는 실정이다. 통계청의 자료에 의하면 이러한 노인들의 약 75%가 고위험군 환자에 속한다. 따라서 고위험군 환자들의 질병에 대한 초기 이상 징후를 파악하여 정확한 진단 및 진단 후 질병의 변이를 예측하여 환자 상태에 따라 적절히 조치할 수 있는 U-health care 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 특히 독거노인이거나 거동이 불편한 노인의 경우 더더욱 응급대처의 필요하다. 그러나 기존의 의료서비스 체계에서는 신속하고 적절한 응급처치를 수행하는데 많은 어려움이 있다. 왜냐하면 기존의 의료서비스의 경우 환자 자신이 몸에 이상 징후를 느끼고 난 후 직접 병원을 방문하여 진단과 치료를 받는데, 이런 경우 초기진단이 어려워 고위험군 환자의 경우 병이 악화된 가운데 치료를 받을 가능성이 높아지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 IT와 의료 도메인 기술을 융합하여 환자를 가정 내에서도 지속적으로 모니터링 기술의 개발이 필요하다.  본 연구는 고위험군 환자의 생체신호 데이터를 실시간으로 획득한 후 신경망 기반의 AGENT를 통하여 데이터를 학습하게 하고 환자 개개인의 건강 상태에 따른 이상 징후를 진단하는 CAD 시스템과 환자의 과거 진단 데이터를 이용하여 미래에 질병의 변이를 예측하는 CAP시스템을 통해 의료진 및 응급센터, 가족들에게 연락 및 진단 데이터를 전송하여 고위험군 환자의 위험상태에 따른 빠른 응급대처를 가능하게 하는 Home Health Care 서비스의 프레임웍을 제시하고자 한다.

II. Previous Work

기존의 의료진단에 관한 연구로는 심전도 측정 후 심박동수를 Bandpass filter 와 Threshold를 이용한 R-wave 검출방식을 이용하여 심박동수의 이상 징후를 판단하는 연구가 있었으며[1], 환자 상태에 관한 음성데이터 및 3차원 의료영상 가시화 알고리즘인 광선 추적법, 표면 재구성법, 경계복셀 탐색 법을 이용한 전문의에게 필요한 원격회의 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다.[2] 또한 환자의 이상 징후 발생 시 응급의료센터와 의사들에게 연락을 하기 위한 일반적인 RF모듈을 이용한 근거리 통신방법과 불루투스 방법, 단문자서비스(SMS)와 같은 통신체계에 대한 연구가 이루어져 왔다.[3]

그러나 기존의 연구는 환자의 생체신호를 측정한 후 전체적으로 통합적인 생체신호 데이터에 대한 학습이 아닌 특정 신호자체의 처리 및 분석을 하여 의사들의 원격회의 및 진료를 위한 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 고위험군 환자의 대상 질병에 관련된 여러 신호를 측정한 후 데이터의 표준화를 통해 신경망을 이용한 CAD 및 CAP 시스템을 통해 데이터의 학습으로 대상 질병에 대한 진단 및 예측이 이루어진다. 또한 기존의 연구와 다르게 클러스터링 알고리즘을 이용하여 대상 질병에 대한 기반지식과의 비교를 통해 환자의 위험 수위를 판별한 후 환자군을 분류하여 그에 따른 응급조치사항을 전달하여 준다.

Ⅲ. 설정 시나리오

1.  환자군 설정 및 주요 데이터 정의

본 연구에서 대상으로 하는 고위험군 환자의 대상 질병으로는 만성폐쇄성폐질환(chronic obstructive pulmonary disease; COPD), 심장질환, 당뇨병, 고혈압을 그 대상으로 하였다. 이러한 대상 질병을 감시하기 위한 최소한의 측정 데이터로는 혈압, 체온, 산소포화도, 호흡수 그리고 맥박 등을 선정하였다.(표1)

<표1. 고위험군 환자 감시를 위한 최소 생체신호>

2.  환자의 상태를 감시하기 위한 생체신호의 변이 값

만성폐쇄성폐질환의 경우 1회 호흡량, SaO2, PaCO2,맥박, 혈압, 호흡량, 체온 등을 정상치와 비교하여 환자의 위험상태 파악한다.  1회 호흡량은 폐활량을 측정하는 것으로 수치에 따라 폐가 줄은 경우, 기도가 좁아진 경우, 폐가 줄고 기도가 좁아진 경우, 정상과 같이 4개의 군으로 분류될 수 있다. PaCO2의 경우 28mmHG가 정상이며 SaO2, 혈압, 호흡수, 체온, 맥박의 참조치 및 각종 의학서적을 참고하여 표2와 같이 정의하였다.

<표2. 각종 생체신호의 참고치 및 변이값>

3.  전체 응급 의료서비스 시나리오

본 연구에서 설정한 전체적인 응급 의료서비스의 시나리오로는 각각의 고위험군 환자의 대상 질병에 따라 필요한 생체신호를 몸에 부착된 센서를 통해 측정한 후 PDA와 같은 단말기로 전송받는다. 전송받은 측정 데이터는 노이즈제거 후 표준화 작업을 거친 후 무선 네트워크를 거쳐 Home Care 서버에 입력데이터로 들어가게 된다. 그 후 입력된 데이터는 신경망을 이용한 BP 및 MLP를 통해 데이터의 학습이 이루어지게 된다. 또한 클러스터링 알고리즘을 이용해 환자의 상태별 위험군을 분리하여 진단 및 예측 데이터를 얻게 된다. 이 데이터들은 의료측의 서버로 전송되어 의사들에게 보여 지게 되고 의사들은 데이터를 통해 응급의료센터에 호출을 하거나 환자 자신이 조취 할 수 있는 치료법을 전달하여 환자의 위험상태에 따른 신속한 응급처치를 가능하게 한다. 또한 환자가 매우 위급할 경우 Home Care 서버에서 곧바로 응급의료센터에 호출을 하여 응급차는 전송받은 환자의 데이터에 따른 응급치료약을 구비하여 직접 가정방문을 통해 환자의 돌연사를 미연에 방지 할 수 있게 한다.

<그림1. 전체설정 시나리오>

Ⅳ.시스템의 구성 및 Framework

1. 전체 시스템 구성

본 연구에서 제시하는 Home Care 서비스 시스템의 구성으로는 크게 4개의 시스템과 1개의 지식베이스로 구성된다. 4개의 시스템으로는 먼저 센서를 통해 측정한 환자의 생체신호를 분류하고 진단 및 예측시스템에 들어갈 수 있도록 신호를 표준화 시키는 생체신호 분석 시스템과 생체신호를 입력데이터로 하여 신경망을 이용하여 환자의 질병에 관한 조기진단을 가능하게 하는 CAD시스템, 환자의 과거 진료 데이터 및 현재의 데이터 분석을 통해 대상 질병의 변이 및 예측을 할 수 있는 CAP시스템이 있다. 마지막으로 진단결과에 따라 클러스터링 알고리즘을 이용하여 환자의 위험상태를 분류하는 환자군 분류 시스템으로 구성되어 있다.

<그림2. 전체 시스템 구성도>

2. CAD 시스템 Framework

CAD 시스템은 우선 DB에서 환자의 생체신호 데이터의 입력을 감지한 후 질병진단에 필요한 각각의 생체신호 입력데이터를 신경망에 적용하게 된다. 그림3은 만성폐쇄성폐질환 의 예로 SaO2, CO2, 혈압 등의 진단에 필요한 신호들을 입력데이터로 하여 BP에 입력되어 데이터의 학습을 통해 환자상태에 대한 진단결과를 도출하게 된다. 이러한 진단결과는 다시 DB에 저장되고 이는 다시 새로운 데이터에 대한 학습을 하게 된다. 그 후 DB는 다시 새로운 생체신호 데이터의 입력이 있는지를 모니터링을 하며 데이터의 입력이 있을 경우 다시 위와 같은 동일한 과정을 거쳐 지속적인 데이터의 업데이트를 통해 진단결과의 정확성을 높일 수 있게 된다.

<그림3. CAD 시스템 Framework>

3. CAP 시스템 Framework

CAP 시스템은 CAD 시스템과 같이 신경망을 이용하는 점은 동일하나 현재 환자의 생체신호 데이터와 더불어 과거의 환자데이터를 입력데이터로 하여 다층 퍼셉트론(MLP)에 입력하여 가까운 미래의 환자 질병에 대한 변이 및 예측을 가능하게 한다. CAP 시스템의 절차로는 우선 DB에서의 새로운 입력데이터를 인지한 후 다음 그림4에서와 같이 현재의 데이터(Y(t))와 과거시점의 데이터(Y(t-1)....Y(t-n))를 MLP에 입력한다. 그 후 신경망을 통해 예측된 환자의 예측결과는 다시 DB에 저장되고 이는 다시 새로운 데이터에 대한 학습을 하게 된다. 그 후 DB는 모니터링을 통해 데이터의 업데이트 유무를 판단한다.

<그림4. CAP 시스템 Framework>

4. 신호분석 시스템 Framework

생체신호 분석 시스템은 각각의 고위험군 환자의 대상 질병에 대해 필요한 생체신호를 측정데이터로 한다. 신호 분석 알고리즘 단계로는 우선 인터페이스를 통해 환자의 신호를 측정한 후 무선 통신을 통하여 측정데이터를 입력받는다. 그러나 신호 측정된 데이터들의 형태들이 다양하게 존재 할 수 있다. 따라서 이미지 데이터나 파형 데이터의 경우 필터링을 통한 노이즈 제거단계를 거친다. 그 후 필터링 된 데이터들은 CAD 및 CAP 시스템에 들어 가기위한 데이터 형태로의 전환을 위해 표준화 단계를 거치며 마지막으로 각각의 생체신호 데이터에 대한 신호해석을 하게 된다.

<그림5. 생체신호 분석 알고리즘>

5. 환자 위험군에 따른 분류 시스템

환자군 분류 시스템은 환자의 위험정도를 구분하여 환자의 상황에 맞는 응급상황에 대한 대처법을 설계하는 것을 목적으로 한다. 각각의 환자의 위험군 분류 단계로는 우선 전문의와의 의견수렴을 통해 대상 질병의 주 인자를 설정하고 위험수위의 단계에 따른 환자군을 설정한다. 본 연구에서는 Level1, Level2, Level3, Level4의 단계로 분류하여 Level1의 경우 정상, Level2는 주의, Level3은 경고, Level4는 위험의 단계로 설정하였다. 환자군 설정 이후 환자의 현재 진단 데이터와 KB에 저장되어 있는 과거진단 데이터를 입력하여 사용자 적응을 위한 유도학습으로 데이터의 연결강도를 조정하면서 데이터 학습이 이루어진다. 그 후 환자의 위험수위가 결정되며 그에 맟는 응급조치를 하게 된다. 본 연구에서는Level1인 경우 정상으로 생체신호 측정 진단 데이터 결과만을 reaction 시켜주며 Level2의 경우는 주의를 요하는 단계로 Home Medical Sever에서 CAD 및 CAP 시스템의 진단 결과뿐만 아니라 자신이 집에서 간단히 조치할 수 있는 치료법을 같이 전송한다. Level3은 경고 단계로 Home Medical Sever에서의 진단 결과를 환자와 의료진에게 전송되어 의료진은 전송된 데이터를 근거로 경고단계에 따른 치료를 하기 위해 환자의 집에 호출을 하게 되며 만약 연락이 되지 않을 경우 의료진은 응급센터에 연락하여 직접 가정방문을 통해 응급상황에 대처하게 된다. Level4의 경우는 환자의 생체신호 데이터를 통해 CAD 및 CAP 시스템의 진단 결과 위험한 단계로 파악하여 Home Medical Sever자체에서 의료진에게 진단 및 예측 결과를 전송할 뿐만 아니라 곧바로 응급센터로의 연락으로 응급센터에서는 전송된 환자의 데이터에 맞는 응급약을 구비하여 직접 가정방문을 통해 환자를 의료진에게 이송함으로써 위험상황을 최대한 빠른 대처를 가능하게 한다.

<그림6. 환자군 분류 시스템>

<그림7. 환자 상황에 따른 응급조치>

Ⅴ 결론 및 향후 연구

본 연구에서 제시한 프레임웍은 아주대학교의 병원의 의료진과의 협의를 통한 시나리오를 바탕으로 하였기 때문에 실제 환경에서의 적응성이 기존의 시스템보다 뛰어날 것으로 예상된다. 또한 신경망을 기반으로 한 CAD/CAP 시스템의 진단 및 예측 결과는 기존의 의료진의 주관적인 진단에 보다 정확한 데이터를 전달함으로써 오류를 줄일 것이며 나아가 의료사고의 방지에 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 그리고 본 연구에서 제시한 전체 응급의료서비스의 시나리오를 바탕으로 고위험군 환자의 초기진단 및 지속적인 모니터링을 통해 응급상황을 빨리 인지하여 환자의 위험상태에 적절히 맞는 대처를 함으로써 돌연사를 미연에 방지 할 수 있을 것이다. 또한 이러한 응급의료서비스 프레임웍은 현재 본 연구에서 대상으로 한 질병이외에도 각종 암 및 다른 질병에 적용하여 전반적인 의료진단 서비스에 활용이 가능 할 것으로 예상된다. 그러나 본 연구에서의 전체 시나리오를 현실화 하는데 있어서는 몇 가지 개선되어야할 사항이 있다. 우선 진단에 있어서 기존의 의사들이 가지고 있는 진단지식에 대한 수치화 및 표준화작업이 필요하다. 또한 현재 몸에 부착된 센서를 통해 환자의 생체신호를 측정하고 있으나 이는 환자가 집에서의 측정동안에 일상적인 생활에 방해를 주어 불편하게 된다. 따라서 현재 많은 연구가 진행 중인 바이오센서 칩을 이용하거나 몸에 간단히 부착할 수 있어서 환자 자신이 일상생활에서의 불편함을 느끼지 못할 정도의 생체신호 측정 센서에 대한 연구가 더해지면 좀 더 빠른 응급의료서비스의 현실화가 이루어질 것으로 판단된다.

Ⅵ.Reference

[1]. 심전도를 이용한 24시간 연속 건강상태 모니터링에 관한 연구/ 정현권. 전남대학교 대학원

[2]. 진료차트 및 의료영상 기반의 초고속 원격의료 진단망 구축/ 이근왕. (논문집.vol29,no.2)[1997]

[3]. 휴대용 생체신호 측정 시스템의 무선데이터 전송방식에 관한 연구/ 박덕근. 서울대학교 대학원 [2002]

[4].IT와 멀티 활용을 기반으로 한 첨단의료서비스에 관한 연구/ 이지현. 이화여자대학교 정보과학대학원[2001]

[4]. 진료차트 및 의료영상 기반의 초고속 원격의료 진단망 구축/ 이근왕. (논문집.vol29,no.2)[1997]

[5]. 인터넷을 이용한 환자 감시장치 개발/ 김효철 [2000]

[6]. 인터넷 기반의 원격의료 진단 시스템 개발/이경태, 임형주, 김상욱(정보통신 논문지)[2002]