초록
본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악할 수 있는 퍼지 신경망 기법을 이용한 한방 자가 진단 질병 분류 시스템과, 자택에서 간편하게 전문의의 진료상담을 받을 수 있는 원격 진료 시스템을 통합한 홈메디컬 시스템을 제안한다. 제안한 한방 자가 진단 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 신경망 기법을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문의 자가 진단 방법은 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출하고, 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 신경망 기법을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 제안한 원격 진료 시스템은 사용자와 전문의가 모두 로그인을 통하여 접속하게 되면 서버에 클라이언트의 정보가 송신되고, 사용자는 서버에서 전문의의 접속 현황을 전달받아 원하는 전문의와 동화상으로 원격 연결되어 전문의의 진료 소견을 받는다. 본 논문에서 제안한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.
In this paper, we propose a home medical system that integrates a self-diagnosing disease classification system and a tele-consulting system by communication technology. The proposed disease classification system supports to self-diagnose the health condition based on oriental medical science using fuzzy neural network algorithm. The prepared database includes 72 different diseases and their associated symptoms based on a famous medical science book "Dong-eui-bo-gam". The proposed system extracts three most prospective diseases from user's symptoms by analyzing disease database with fuzzy neural network technology. Technically, user's symptoms are used as an input vector and the clustering algorithm based upon a fuzzy neural network is performed. The degree of fuzzy membership is computed for each probable cluster and the system infers the three most prospective diseases with their degree of membership. Such information should be sent to medical doctors via our tele-consulting system module. Finally a user can take an appropriate consultation via video images by a medical doctor. Oriental medical doctors verified the accuracy of disease diagnosing ability and the efficacy of overall system's plausibility in the real world.