미만성 간질성 폐질환 진단을 위한 임상 의사결정지원시스템과 컴퓨터 시각모듈과의 통합

Integration of clinical decision support system and the computer vision module for the diagnosis of Diffuse interstitial lung disease (DILD)

Yun Hee Lee*,Young Moon Chae*, Jong Hyo Kim***,

Dae Hee Han**, Sung Wan Jeon*, Heon Han****

* Graduate School of Public Health, Yonsei University, Seoul 120-134, Korea

** Department of Radiology, Seoul National University Boramea Hospital, Seoul, Korea

***Department of Radiology, Seoul National University, College of Medicine, Seoul, Korea

****Department of Radiology, Kangwon National, College of Medicine, Chuncheon, Korea

Abstract: In order to manage large medical data and improve work process quality, hospitals have increasingly introduced the Picture Archive and Communication System (PACS) and Electronic Medical Records (EMR). As a result, the Clinical Decision Support System (CDSS) is considered to be an essential medical knowledge management system that helps clinicians make better and effective decisions for diagnosis. The purpose of this study was to study computer vision module for automatic Ground Gross Opacity (GGO) detection and Honeycombing, to develop artificial intelligence-based CDSS integrated with hospital information systems for diagnosis of diffuse interstitial lung disease (DILD), and  to validate CDSS. In order to diagnose DILD using HRCT for the rule-based CDSS the system was developed based on 12 diseases,  254 HRCT findings and 295 rules (237 in "With" and 58 in "Not"). The computer visual module for automatic GGO and Honeycombing detection from the HRCT image data was developed by Texture Features and Geometric Features. Also, Datawarehouse was developed to integrate the CDSS with Hospital Information Systems to collect the patient information and diagnosis knowledge for diagnosis.

The results of validation examinations showed that the CDSS also featured interfaces managing the rules, finding list, and disease list. The score of the examiners were higher ( p = 0.0078) when they used the CDSS (167) than they didn't (110).

Keyword: Clinical decision support system(CDSS), Artificial intelligence(AI), Radiologic, Diffuse interstitial lung disease(DILD), Computer vision, Hospital Information Systems Integration

I. 배 경

환자진료에서 의사는 진단과 치료에 관한 많은 의사결정을 해야 한다. 의사의 의사결정 과정에서 컴퓨터가 직접적 혹은 간접적으로 지원할 수 있는데 이러한 시스템이 의학적 의사결정지원시스템(CDSS) 이다. 병원의 처방전달시스템(OCS) 이 처방전달 업무를 주로 다루는 업무처리시스템 (TPS) 인 데 비해 CDSS는 환자진료에 필요한 의사결정 과정을 직접적으로 지원하는 것을 주목적으로 하는 시스템이다. 이를 위해 CDSS는 주어진 환자의 특정 문제에 대한 의학지식을 적용해 최상의 해결방안을 도출하고 이를 사용자에게 편리한 형태로 제공한다. 따라서 CDSS를 개발하는데 있어서 가장 중요한 것은 의학적 지식습득이며, 이것은 적합한 질병의 선정, 의학지식의 수집과 정의, 지식모델 개발 기술의 정도에 따라 진단의 정확성과 실용성을 달리하게 된다.

의학지식의 습득에 있어서는 적합한 지식습득방법을 선택하는 것은 매우 중요하다. 최근에는 임상자료로부터 직접 지식을 추출해 내는 방법이 많이 연구되고 있는데 이 중에서 가장 대표적인 방법에 신경회로망·사례기반추론 (CBR)·통계적 방법 그리고 최근에 각광을 받고 있는 데이터마이닝 등의 기술과  퍼지추론 등의 인공지능기술을 이용한다. 지식습득 모형의 예측력을 높이기 위해선 우선적으로 질병의 특성을 대표할 수 있는 대상자의 선정과 이들의 최적의 특성을 선별해 이에 맞는 지식습득모형을 개발해야 한다.

한편, 의학적 지식습득모형 구축에 앞서 병원정보시스템의 통합이 무엇보다 중요하다. 임상 진단에 필요한 모든 환자정보와 임상지식은 시스템이 통합될 경우 방대하고 풍부해진다. 또한 임상진단 사례 정보는 객관적인 지식으로 시스템으로부터 직접 도출해 냄으로써 규칙기반과 같은 종전의 주관적인 지식습득방법의 제한점을 극복할 수 있다. 즉, 병원에 있는 OCS, 임상병리자동분석기, MRI, PACS, 등 의료장비들과 EMR,이 CDSS와 통합될 경우 지식습득과정의 효율성을 높일 수 있다.

본 연구의 목적은, 호흡기 내과 질환인 미만성 간질성 폐질환(DILD)과 특발성 폐 섬유증(UIP)을 대상으로 하고 감별 진단을 위한 임상 진단 규칙을 생성하여 지식습득모형을 구축하고, 의학적 지식습득이 가능하도록 하는 병원정보시스템의 통합 데이터베이스를 구축하며, 필수 감별진단 요인을 추출하여 이를 포함하는 프로토콜을 개발하여 정확한 진단을 위한 CDSS를 개발한다. 그리고 개발된 CDSS의 타당성을 검증하고 이를 실제 임상에서 시범 운영하여 평가 분석하여 전문의들의 임상진단에서 있어서 진단 의사결정에 CDSS 지원의 정확성과 실용성을 높이는 방안과 가능성을 제시하는데 그 목적이 있다. 이 CDSS는 PACS와의 연동을 통해 HRCT 영상자료를 컴퓨터시각모듈을 통해 습득하여 자동으로 처리하고 이를 이용하여 DILD 진단에 필요한 정보를 도출하는 방법을 국내 최초로 시도하였다는데 의의가 있다.

II. 방 법

1.  연구대상 및 범위

1.1 CDSS 구현을 위한 대상 질병 및 특성

의학지식 수집과 정의는 미만성 간질성 폐질환(DILD)과 특발성 폐 섬유증(UIP) 질환으로 하였다.

미만성 실질성 폐질환 (DPLD, diffuse parenchymal lung disease)은 임상적, 방사선학적 소견이 비슷한 다양한 하기도 질환을 모두 포함하는 질병군으로, 일반 인구에서 10만명 당 6~14 의 유병율을 가지나 75세 이상에서 10만명 당 175명 이상[8]로, 고령화 사회로 진행하고 있는 우리나라에서 점차 그 중요성이 더해지고 있다 .

180여 종류의 다양한 미만성 실질성 폐질환을 정확하게 감별 진단하는 데는 임상병력 및 임상병리 소견, 방사선학적 소견 이외에 조직검사가 필수적이며, 염증과 섬유화의 정도를 정확히 아는 것은 환자의 치료 방법을 결정하고 치료 후 경과를 예측하는데 매우 중요하여 수술이나 다른 침습적 방법을 통해 충분한 양의 폐 조직을 얻어 이를 현미경으로 관찰하는 것은 환자에게 큰 도움이 될 수 있으나, 조직검사를 시행하더라도 정확한 감별 진단이 어려운 경우가 있으며, 조직을 얻는 방법이 수술이나 기관지 내시경, 세침 흡인 등의 침습적 시술을 통해서만이 가능한 점과 환자의 대부분이 고령인 점을 감안하여 조직학적 확진을 얻지 못한 상태에서 임상적 추정을 토대로 진단 및 치료가 이루어지기도 한다.

이러한 미만성 실질성 폐질환 군에서, 예후가 일정하지 않고 비교적 불량한 경과를 보이는 특발성 폐 섬유증(IPF, idiopathic pulmonary fibrosis, 동의어 : UIP, usual interstitial pneumonia)과 예후가 비교적 양호한 경과를 보이는 기타 미만성 실질성 폐질환을 우선 구분하는 것이 임상적으로 미만성 실질성 폐질환 환자의 치료 방침을 결정하는 데 있어 중요하다. 특발성 폐 섬유증과 임상적으로 유사하나 예후와 치료방침이 달라지는 미만성 폐질환이 있어 이들의 감별진단이 중요하다.

1.2. 증례 수집

본 연구에서는 특발성 폐 섬유증(IPF)의 임상적, 방사선학적 선별진단을 시스템 개발의 대상 영역으로 하여 S 병원 및 Y 병원에서 2002.12월~2004.7월까지 미만성 실질성 폐질환으로 진단받고 치료받은 240 증례 중 충분한 진단적 검사를 시행 받은 44(S병원: 7, Y병원: 37)증례를 대상으로 하였으며, 폐 생검을 통해 조직학적 확진을 받지 않은 증례 중 방사선 소견이나 임상 소견에 영향을 줄 수 있는 심부전이나 신부전이 합병되어 있는 증례와 또 다른 중요 폐질환 (폐암, 만성폐쇄성폐질환 등)이 동반된 증례는 분석에서 제외하였다.

2. 지식수집 및 정의

우선, DILD의 지식은 지식의 정의 단계에서는 진단방사선과 폐질환 전문의들의 정기적으로 연구회 모임을 통하여 선행연구[7]에서 정의된 지식을 수정하고 추가 보완하였다. 수정된 지식은 DILD에서 빈도가 많은 12가지 질병을 대상으로 하였고, 지식의 표현에서는 선행연구의 tree형식대신, 질병과 병변들 간에 with, without, not으로 이루어진 조합으로 구현하였다. 이것은 tree 형식은 사용자가 잘못된 선택을 하였을 경우 수정이 어려운 점을 개선한 것이다. 진단추론은 방사선 전문의가 발견한 병변을 찾아내면, 그 병변을 포함하는 질병-병변 조합들을 제시하고, 병변들을 발견할수록 해당조합의 범위는 줄어들어 시스템이 최종적으로 추측되는 조합을 제시한다.

호흡기 내과 전문와의 인터뷰를 통하여 UIP 진단에 관한 전문지식을 습득하고, 선행연구[7]에서 수집하고 정리한 지식을 다시 정리하여 지식 베이스를 구축하였다. 우선, 지식의 정의 단계에서는 호흡기 내과 전문의와 방사선 전문의들의 정기적으로 연구회 모임을 통하여 임상경험과 의무기록의 탐구 조사로 지식을 정의하고 수집하였다. 최신 자료와 지식을 습득하기 위하여, web과 저널, 교과서 등의 문헌 연구가 이루어졌다.

또한, 각 정보의 질환군 간 차이를 카이제곱검정을 통해 통계적으로 분석하였으며, 통계학적으로 의미 있는 차이를 보이는 각 정보에 대해 호흡기내과 전문의의 경험과 지식으로 임상적 의의를 부여하였다. 임상적으로 의미가 있는 차이라고 인정되는 정보를 실제 진단을 하는 흐름에 맞게 배열하여, 정보를 얻는 시점과 방법에 따라 정보 획득의 단계를 구분하였다. 전술하였듯이 시스템의 특성 상 선별력을 높이는데 중점을 두었기 때문에 시스템의 초기 단계에서는 질환에 이환된 환자를 가능한 많이 포함할 수 있도록 하였으며, 이후 뚜렷하게 가능성이 떨어지는 경우를 배제하는 방식으로 구성하였다. 진단추론(Reasoning)의 방법은 규칙에 기반을 둔 전향적 추론 방법을 택해서 전체 질환을 대상으로 한 가지씩의 조건이 더해질 때마다 대상 질환의 범위가 좁아지는 과정으로 반복됨에 따라 대상 질환의 범위가 감소하여 최종 진단에 도달하도록 하였다.

3. 데이터웨어하우스 구축

데이터웨어하우스는 최종 임상진단과 HRCT영상 진단을 위한 병원정보시스템 통합의 역할을 한다.  데이터웨어하우스는 PACS의 HRCT 영상자료, 임상진단자료, 환자기초정보, 환자검사정보, CDSS의 규칙에 관한 데이터베이스로 분류될 수 있다. HRCT의 영상자료 데이터베이스와 DILD 진단과 IPF진단 CDSS의 지식베이스와 연결하여 OLAP 분석 등 다차원분석과 사용자의 다양하고 복잡한 질의를 신속하게 처리할 수 있도록 데이터마트를 구축하였다.

4. 컴퓨터 시각모듈과 패턴모듈 개발

4.1. 영상 특징 지표들의 추출

특발성 폐섬유증의 진단을 위한 PACS의 HRCT영상 자료에서 honeycombing과 GGO를 자동으로 검출하기 위한 영상 특징 지표들을 추출하였다. GGO의 영상 특징 지표들은 선행연구[2]의 Texture Features기법으로 추출되어 신경망과 의사결정나무 기법으로 검증된 지표들을 사용하였으며, Honeycombing의 영상 특징 지표들은 새롭게 Geometric Features기법을 이용해서 방사선 전문의의 육안적 인식기준에 의한 검출방법을 개발하였다.

4.2. 컴퓨터 시각 (vision) 모듈 개발

대부분의 의료기관에서 도입하는 PACS (Picture Archival Communication System)는 네트워크 환경에 적용가능 한 DICOM 3.0 표준을 따르고 있다. 본 연구에서는 선행연구[7]에서 DICOM Object라는 C++ 클래스(Class)로 개발된 컴퓨터 시각 모듈에 Honeycombing 검출 기능 모듈을 추가 개발하였다. DICOM Object 클래스는 DICOM 파일의 헤더(Header) 부분을 분석하여 필요한 정보를 얻을 수 있게 하였다. 또한 영상 읽기를 쉽게 하기 위해 DICOM Object 클래스를 이용한 파일 열기 대화상자(File Open Dialog)를 구현하였다.

5. 특발성 폐섬유증의 진단을 위한 임상의사결정지원시스템(CDSS)과 컴퓨터 시각모듈과의 통합

CDSS는 최종사용자와 사용목적에 따라, DILD진단을 위한 CDSS와 UIP진단을 위한 CDSS로 나누어지며, 인터페이스 상으로는 통합되어 있다. 전자는 방사선 전문의의 HRCT영상 진단 의사결정을 지원받기 위함이고, 후자는 호흡기 질환 내과 전문의의 UIP진단 의사결정을 지원받기 위함이다.

Figure . Overview of CDSS

병원정보시스템(OCS, LIS, etc.)

CDSS는 펜티엄급 PC에서 구현하였으며, 개발된 시스템과 사용자간의 인터페이스는 Windows2000 및 Windows XP 환경에서의 응용프로그램 개발도구인 Visual Basic 6.0을 이용하여 개발하였다.  데이터베이스로는 Microsoft Access 2000을 사용하였다.  카이제곱검정 수행은 SAS for windows V8을 이용하였다.

III. 결 과

1. 컴퓨터시각 모듈과 CDSS와의 통합

컴퓨터 시각 모듈을 동작시키면, PACS 시스템에서 전송된 영상 파일들이 위치한 디렉토리에서 HRCT이미지를 불러들여 GGO와 Honeycombing 등의 병변을 인식하여 영상 검출을 시작한다. PACS의 DICOM 파일에는 환자의 이름, 성별 등 CDSS 모듈에서 필요로 하는 다양한 정보들이 기록되어 있다. 이러한 DICOM 파일을 읽어 필요한 정보와 추출된 영상 정보를 CDSS에서 사용하는 지식베이스에 넣어준다. 이 과정을 반복하여, 디렉토리의 DICOM 파일들을 차례로 읽어 들여 DILD 병변을 찾고 위치정보를 기록해 두게 된다. 모든 DICOM 파일들을 처리했으면 결과를 CDSS의 DB 파일의 알맞은 위치에 넣어주고 프로그램을 종료한다. 이렇게 컴퓨터 시각 모듈이 수행된 후, CDSS 프로그램이 동작하게 되면 기록된 모든 결과를 CDSS에서는 그대로 이용하게 된다.

2. DILD 진단을 위한 CDSS의 원형시스템

선행연구[7]에서 개발되었던 tree형식의 진단 추론 방식대신, 12가지 질병에 대하여 질병과 병변의 조합방식에서 with, without, not의 조건들을 만족시켜 나가는 추론 방식을 택하였다. 이러한 방식은 최종진단에 이르기까지의 단계가 단축되었고, 사용자의 선택 횟수가 감소함으로써 사용자의 편리성이 극대화 되었다. 방사선 전문의의 DILD의 최종 진단 의사결정을 지원하기 위한 CDSS의 주요 화면의 사용 흐름은 다음과 같다: 1)DILD 진단 CDSS의 첫 화면에서 방사선 전문의가 보고자 하는 환자 Case를 선택. 2)시스템은 지식베이스로부터 Case의 임상정보들과  HRCT 이미지정보, Rule을 적용한 판독결과와 패턴 및 패턴에 따른 질병들을 불러옴. 3)HRCT 이미지 정보 및 임상 정보를 통해 판독결과를 다중으로 선택함. 4)시스템은 선택된 병변들을 포함하는 질병들을 추  론하고, with, without, not연산을 실행하면서 사용자에게 질의함. 5)사용자가 질의에 답하면, 시스템은 사용자가 선택  한 병변들과 질의에 충족하는 조건을 갖는 조합을 찾고, 그 조합을 이루는 질병을 제시함.

Figure . Main Screen of CDSS

Figure . Screen for the Final Diagnosis

3. UIP진단을 위한 CDSS의 원형시스템

임상에서 호흡기 질환 내과 전문의가 UIP진단을 위해서는 환자의 기초정보, 과거 임상진단 정보, 검사정보, HRCT이미지 정보, 그리고 문진에 의해 가지고 있는 지식과 경험으로 최종 진단을 하게 된다. 따라서 시스템에서 이러한 진단 과정과 지식습득 과정을 구현하기 위해서는 병원정보시스템의 통합이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 데이터웨어하우스를 구축함으로써 진단에 필요한 환자의 모든 정보들을 병원정보시스템에서 받아 통합하도록 시도하였다. 구현된 시스템의 특징으로서 응용프로그램의 인터페이스는 최종사용자인 호흡기 질환 내과 전문의가 입력하고 참조하는 진단서(의무기록지)의 형식을 그대로 사용하였다. 따라서, 이는 EMR의 인터페이스로서의 역할도 할 수 있도록 하였다.

호흡기 질환 내과 전문의의 DILD의 최종 진단 의사결정을 지원하기 위한 CDSS의 주요 화면의 사용 흐름은 다음과 같다:

① UIP 진단 CDSS의 첫 화면에서 방사선 전문의가 보고자 하는 환자 Case를 선택.

② 시스템은 지식베이스로부터 Case의 임상정보들과 HRCT 이미지정보, Rule을 적용한 판독결과와 패턴 및 패턴에 따른 질병들을 데이터웨어하우스로부터 불러옴.

③ 사용자는 불러들 어온 정보 중에서 불충분한 정보들을 문진하여 기입하고, 진단확인.

④ CDSS는 추론하여 최종진단 혹은 최종 진단에 필요한 검사 등의 지침을 제시함.

Figure . Screen for the Diagnosis of UIP

Figure . Screen for the Final Diagnosis of UIP

4. CDSS의 Rule 편집 기능

임상에서 전문의들의 의학적 지식은 가변성을 갖는다. 진단 의사결정을 정확하게 지원하기 위해서 CDSS는 습득되고 학습되는 의학적 지식 또한 수정되고 삭제, 보완이 유연하게 반영되도록 하여야 한다. 따라서 사용자는 새롭게 추가 보완 되는 지식과 삭제되는 지식 등, 새로운 판독결과의 Rule이 발견되거나 삭제될 때마다, 사용자가 편리하게 편집할 수 있도록 진단 규칙 편집 기능을 사용자 위주의 인터페이스로 설계하였다. 본 연구에서 개발한 Rule 편집기능과 규칙기반의 의사결정지원시스템은 다양한 질병 및 증상에도 용이하게 적용하여 자동 판별을 기대할 수 있고 유지비용이 적게 들어 비용-효과적인 방법이라고 할 수 있다.

Figure . Screen for the Rule Edit

5. CDSS의 임상적 타당성 분석

5.1. CDSS의 임상적 타당성 분석

(1)DILD진단을 위한 CDSS의 타당성 분석

12가지 DILD관련 질병을 진단하는 진단규칙과 이를 적용한 CDSS의 임상적 타당성을 방사선 전공의를 대상으로 검증하였다. 방사선 전공의들에서 프로그램 사용 전과 사용 후 HRCT 진단 시험 점수결과는, 총점은 프로그램 사용 전이 110점, 사용 후가 167점으로 사용 후 총점이 높았고, 프로그램을 사용했을 때 사용하지 않았을 때보다 높은 점수를 받은 사람이 8명, 동점 1명, 프로그램 사용했을 때 점수가 더 낮게 나온 사람이 1명이었다. 비모수 통계분석 결과, 프로그램을 사용해 폐질환을 HRCT 진단한 점수는 프로그램을 사용하지 않았을 때와 비교하여 유의하게 높았다( p = 0.0078).

시스템 사용에 관한 설문조사 결과를 요약하면, 평가자들은 비교적 이 CDSS 프로그램이 진단에  도움을 주는 것으로 느끼고 있으며, 프로그램을 쓰면서 나온 진단명이 자신이 처음 생각했던 것과는 달랐지만 대체적으로 이에 만족하는 것으로 나타났고, 건의사항으로는 HRCT 소견들이 abc 순으로 한꺼번에 나열되는 것보다는 소견의 의미에 따라 분류되      기를 희망하는 사람들이 많았다.

Table 1. Test results of DILD diagnosis before and after the use of CDSS

Grade of trainees	4	4	4	3	3	3	3	2	2	2
Before	13	16	10	7	12	16	12	11	12	9
After	23	16	17	19	17	14	20	16	20	14

(2)UIP진단을 위한 CDSS의 타당성 분석

임상적으로 UIP로 진단받고 치료중인 11개의 증례를 적용하였을 때, 7(64%)개를 UIP로 진단하였다. 또한, 임상적으로 UIP가 아닌 기타 DPLD로 확진된 10개의 증례를 새로운 진단규칙 시스템에 적용하였을 때 UIP가 아닌 질환을 UIP로 진단한 증례는 없었었다.

Table 2. Results of validation for the CDSS for the diagnosis of UIP

Disease	UIP	non UIP	Total
UIP	21(72.4%)	0(0.0%)	21
non UIP	8(27.6%)	20(100.0%)	28
Total	29	20	49

5.2. CDSS원형시스템의 시범운영 및 평가

S대학 병원에 개발한 CDSS를 설치하여 방사선과 전문의들에게 DILD 진단을 위한 CDSS를 시연 및 사용 방법을 교육하였고, 시범운영 평가를 분석하였다. 시스템의 진단 결과의 정확도는 6개의 증례에 대하여 컴퓨터 시각 모듈의 이미지 자동 검출과 방사선 전문의의 육안적진단의 결과가 99% 일치 하는 것으로 나타났다.

시범 운영 후 시스템의 운영성과를 알아보기 위하여사용자 만족도, 진단의 질 향상, 개선사항         등에 대하여 설문조사한 결과, 평가자들 모두 CDSS 사용이 방사선 진단에 도움이 되었다는 응답하였으며, 좀 더 많은 질병을 대상으로 할 것에 대한 요구 사항이 많았다. 설문과 시스템 사용 평가는 시범운영기간 주기적으로 수집되어 진단의 정확도와 효율성 향상을 위하여 향후 시스템 수정과 보완 개선에 반영할 것이다.

IV. 결 론

본 연구에서 개발된 CDSS는 다음과 같은 의의를 갖는다. 첫째, 임상진단에서 진단이 까다로운 CDSS의 지원을 필요로 하는 미만성 간질성 폐질환(DILD)를 대상으로 하여, 방사선 전문의로 이루어진 그룹을 만들고 정기적인 모임을 통하여 지식을 수집하고 정의하였다. 또한, 문헌에서 제시된 평면적인 진단 규칙을 세분화하여 단계적으로 진단에 접근하도록 하는 지식 모델과 지식습득모형을 개발하였다. 이는 의사가 환자의 질환을 분석하고 진단하는 실제 흐름과 유사하다. 둘째, PACS에서 이미지 검출부터 호흡기 내과 전문의의 UIP최종 진단에 이르기까지 전 프로세스를 자동화 하였고, CDSS와 OCS, PACS, LIS 등의 병원정보시스템의 통합 프레임워크를 제안하였다. 셋째, CDSS의 지식베이스는 임상에서의 새로운 진단 지식과 보완되는 지식에 대하여 유연하게 반영되도록 하여야 하며, 본 연구에서 개발된 CDSS의 진단 규칙 편집 기능은 사용자의 진단 규칙의 추가, 삭제, 보완이 용이하도록 구현되었다. 마지막으로, 개발된 CDSS의 임상적 타당성의 검증을 실제 임상에서의 방사선 전문의를 대상으로 함으로써, 진단의 정확성과 실효성에 대한 논의가 올바르게 평가되고 분석되었다.

향후 연구에서는 EMR 등의 활용으로 병원정보시스템이 CDSS와 통합되어 정확한 환자임상, 지식습득, 정보임상진단 사례를 진단에 즉각 반영하고, 좀 더 많은 질환을 대상으로 하고, 지속적인 지식수집과 지식정제로 진단 규칙을 정교화 하면, 진단 예측력이 향상될 것이다. 그리고 제한적인 경우에 한하여 치료 시도의 근거로 발전할 수 있을 것을 기대한다. 이러한 발전을 위해 필요한 것은 조직학적 확진 증례 자료 수집을 위한 병원정보시스템의 통합 관리이며, 이는 향후 더 정교한 진단 규칙을 도출해내는데 활용하기 위한 것으로, 신규 데이터의 인정 여부는 호흡기 분야 전문의의 정기적인 확인을 받도록 별도로 관리하는 것이 바람직할 것이다.

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