급속도로 발전하는 첨단 사회에서는 다양한 기술로 많은 혜택과 풍요로움을 누리지만 급속히 변화하는 시대에 적응하기 위한 노력으로 많은 사람들은 각종 스트레스와 질병에 쉽게 노출되어 있다. 그래서 현대인의 건강은 우리 생활의 주된 관심사이며 필수적인 사항이라고 할 수 있다. 변화하는 시대와 환경에 맞는 자신만의 건강 체크 도우미와 과학적이고 객관적인 지식으로 전문가의 도움을 받는 것과 동일한 효과를 얻을 수 있는 체계적이고 지능적인 의료진단 전문가 시스템을 제안하고자 한다. 이 논문에서 제안하는 시스템은 지식베이스를 기반으로 자신의 건강 상태를 파악한 후 사전 및 사후 관리 및 적절한 치료 방법을 제시해주는 지능형 의료전문가 시스템이다. 경험에서 나오는 의사에 전문적인 지식과 의학 및 식품영양학 지식을 융합하여 편리하고 간단하게 현대인에 건강을 진단을 하고 치료방법을 조언해 줄 수 있는 시스템이다.
인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.
지난 20여년 동안 미국의 건강식품 시장은 건강한 사람들을 대상으로 연간 430억 달러에 이르는 시장으로 크게 성장했다. 지금까지 취급해온 건강식품은 대개 저 지방, 저 칼로리, 저 콜레스테롤 정도의 범주에 속하는 식품들이었다. 나이가 든 소비자들은 질병을 예방하거나 치료하는데 있어서 건강과 식품 사이의 연관성에 대해 그들이 알고 있는 지식을 바탕으로 건강을 유지하는 노력을 계속하고 있기 때문에, 다음 단계는 건강하지 못한 소비자들을 위한 식품시장으로 눈을 돌려야할때인 것이다. 즉, 건강상의 중대한 문제점들을 안고 있는 많은 어린이나 성인들을 대상으로 한 식품을 개발하는 것이다. 건강상의 문제는 이미 질병으로 진단되었거나 자가 치료를 해야할 단계등으로서 비교적 간단한 의료적 처치를 꾸준하게 오랫동안 실시해야만 하는 상태이다. 이 시장은 지난 10여년간 잠재성은 있었으나 아직 미개발 상태로 있었다.
수의사의 의사결정 과정에는 모든 의료행위에 내재된 본질적인 특성인 불확실성 (uncertainty)이라는 문제가 필연적으로 개입되는데 특히 진단검사와 관련된 신뢰도와 정확도 측면에서는 더욱 그러하다. 기존의 진단방법에 대체할만한 새로운 검사법이 개발되었을 때 실제로 이를 임상적 진단에 활용하기 위해서는 이 검사의 민감도와 특이도를 추정하는 작업은 필수적이다. 예컨대 표준검사법 (gold standard)이 제시되어 잇을 경우 비교적 간단한 계산으로 추정이 가능하지만 대부분의 질병에서와 같이 표준검사법이 없을 경우에는 상당한 통계적 지식을 요구한다. 또한 소위 표준검사법이라고 하는 검사도 실제로 질병에 이환된 집단과 이환되지 않은 집단을 완벽히 이분해주는 (dichotomize) 능력을 가진 것이라고는 볼 수 없기 때문에 추정과정에 신중을 기해야 한다. 본 원고에서는 다양한 상황에서의 진단검사의 민감도와 특이도를 추정하는 방법에 대하여 기술하며 본 원고에서 설명한 내용과 유사한 자료에 대하여 분석을 원하는 독자는 저자에게 연락을 주면 자세한 분석절차에 대하여 논의가 가능하다.
대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.
필자는 민속의약에 대한 연구가 일천한 현실에서 이에 대한 이해를 도울 목적으로 350년의 역사와 전통을 갖는 대구약령시(大邱藥令市)를 중심으로 전통의약과 관련한 유$\cdot$무형 전승문화의 존재양상을 유물과 자료, 지식과 기능, 행위전승 등의 측면으로 나누어 고찰해 보고자 하였다. 대구약령시의 유$\cdot$무형 전승문화는 약령시의 고유기능 수행과 관련하여 오래 전부터 전해져 내려온 유형적 문화요소와 기능$\cdot$지식$\cdot$행위양식$\cdot$규범 등의 무형적 은화요소를 총칭한다. 약령시 전승문화는 약령시 사람들의 생업활동과 관련된 물질전승과 기능 지식전승, 행위전승 등으로 대별된다. 물질전승은 한약재의 관리와 유통, 질병 치료를 포함하여 약령시 유지에 필요했던 각종의 물질적 증거들(material evidences)로서 약령시전시관과 한방 관련업소 등에 전시 및 소장되어 있다. 지식$\cdot$기능전승은 한약재를 정선(세척$\cdot$절단$\cdot$건조$\cdot$선별$\cdot$작근) 하여 저장$\cdot$유통시킴은 물론 약으로 제조하거나 치료하는 등의 관련 지식과 기능을 의미한다. 이는 대부분 업소에 오래 동안 종업원으로 근무하면서 형성되는 전인적 인간관계에 기초한 도제시스템에 의해 전승되어 榮다. 대구약령시에는 유구한 역사와 전통 및 전문 인력의 밀집과 수세대에 걸친 비전(秘傳) 등으로 많은 비방과 탁월한 약재 감별지식이 전승되고 있다. 약령시 행위전승은 약령시의 생활경험 및 문화사적 의의와 가치를 발양하고 계승하기 위해 반복되는 행위의 여러 표상들을 제의적$\cdot$기예적$\cdot$오락적 차원으로 정형화한 것으로서 약령시축제와 약령제가 대표적이다. 이상의 사실처럼, 대구약령시는 민속의약 전통에 대한 맥락적 이해를 가능하게 해주는 중요한 삶의 공간이자 민속의약의 저수지이기도 하다. 따라서 약령시 사람들의 생활경험과 기억을 포함하여 관련 물증들을 시$\cdot$공간적 차원에서 수집$\cdot$분류$\cdot$해석하고 효율적으로 보존$\cdot$계승$\cdot$발전시킬 수 있는 방안을 강구할 필요가 있다.
목 적 : 급성 사구체 콩팥염 실험동물을 이용하여 레닌 억제제를 일정기간 투여한 후 정상군과의 비교를 통해 그 효과를 평가함으로써 임상연구 및 치료를 위해 유용한 지식을 제공하고자 이 연구를 시행하였다. 방 법 : 총 30마리의 재태연령 6주, 수컷 BALB/c 생쥐를 정상군(n=5), 정상치료군(n=5), 질병군(n=10), 질병치료군(n=10) 네 집단으로 분류하고 질병은 항사구체 기저막 항체를 주입하여 유발하였다. 질병유발과 동시에 레닌억제제를 osmotic mini pumps를 통해 피하로 투여하였고 질병유발 14일째 쥐를 도살하여 각 군별로 소변의 단백/크레아티닌 비와 각 개체의 사구체의 메산지움의 확장 정도를 점수화하여 비교하였다. 결 과 : 질병 유발 6일째 질병군에서 한 마리, 7일째 질병치료군중 한 마리가 사망하였다. 10일째 질병군 개체들에서 급성 병색이 나타나 각 군별로 질병 유발 10일째 소변의 단백/크레아티닌 비를 산출하였고 도살 후 떼어 낸 콩팥 조직에서 사구체의 메산지움의 확장 정도를 평가하였다. 소변의 단백/크레아티닌 비가 같은 군에 속한 다른 개체들과의 값보다 현저한 차이를 보인 질병군 한 개체를 제외한 후 측정한 결과 정상군은 $31.24{\pm}6.54mg/mg$, 정상치료군은 $23.38{\pm}13.60mg/mg$, 질병군은 $112.72{\pm}10.97mg/mg$, 질병치료군은 $114.07{\pm}32.30mg/mg$으로 질병군에서 의미 있는 소변 단백/크레아티닌 비의 상승을 확인할 수 있었고(P<0.05) 서로 다른 군들 사이에서는 차이를 나타내지 않았다. 메산지움의 확장 정도는 정상군은 $0.23{\pm}0.10$, 정상치료군은 $0.13{\pm}0.03$, 질병군은 $1.90{\pm}0.48$, 질병치료군은 $1.28{\pm}0.41$로 정상군과 질병군 사이에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났고(P<0.05), 질병군과 질병치료군 사이에서도 P=0.008로 유의한 차이를 나타내었다. 결 론 : 급성 사구체 콩팥염 실험동물을 이용한 레닌 억제의 효과를 알아 본 이번 실험에서 소변의 단백/크레아티닌 비에서 차이는 뚜렷하지 않았지만 메산지움의 확장 정도를 평가한 병리학적 소견에 있어서는 의미 있는 차이를 확인 할 수 있었다.
본 연구의 목적은 비디오 흉강경을 이용한 폐기포 절제술을 받은 기흉 환자에게 계획된 퇴원 간호 중재 지침을 개발하여 적용한 후 약물복용 이행도, 치료 지시 이행도, 질병에 대한 지식과 간호 만족도에 미치는 효과를 확인하기 위한 것이다. 서울 소재 K 종합병원에서 비디오 흉강경을 이용한 폐기포 절제술을 받은 기흉 환자를 대상으로 자료수집 기간은 2010년 3월 16일부터 12월 31일까지이며, 실험군 29명, 대조군 30명이 연구 대상자로 참여하였다. 계획된 퇴원 간호 중재 지침은 포괄적인 문헌 고찰과 임상 경험을 바탕으로 개발되었다. 계획된 퇴원 간호 중재는 흉부외과 간호사가 3회 실시하였으며 1회 교육시간은 약 30~40분 정도가 소요되었다. 연구결과 계획된 퇴원 간호 중재 제공 후 치료 지시 이행도는 유의한 차이가 없었다. 그러나 복약순응도(t=-2.05, p=.044), 약알 세기 약물 이행도(t=-2.61, p=.011), 질병에 대한 지식(t=-4.39, p=.001), 간호 만족도(t=-4.13, p=.001)는 유의한 차이가 있었다. 본 연구에서 계획된 퇴원 간호 중재의 제공은 기흉 진단으로 수술을 시행 받은 환자를 위한 임상에서 적용 가능한 효과적인 간호 중재임을 확인하였다. 합병증이나 재발과 같은 장기적 영향을 평가하기 위한 종단적 연구가 필요하다.
의학의 발달과 산업화로 인한 생활환경의 향상은 인류에게 질병으로 인한 고통이나 사망의 위험에서 벗어나게 해 주었다. 그러나 최근 우리사회에서 일어나고 있는 대형 안전사고로 인한 사망이나 부상피해는 갈수록 높아지고 있다. 이는 사회 전반에 퍼져있는 안전의식의 결여가 낳은 결과로, 사고를 사전에 예방하고, 사고로 인한 인명피해를 줄이기 위해서 모든 국민은 안전교육의 중요성을 인지하고, 교육의 활성화를 위해 노력해야 한다. 특히, 감수성이 예민하고 지식이나 가치관, 태도의 형성과정에 있는 어린이들에게 안전의식을 체계적으로 형성하고 관련지식을 갖도록 하는 것은 중요하다. 일선 학교 교사들도 안전교육의 필요성은 느끼지만, 교육적으로 활용할 수 있는 자료는 많이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초등학생을 위한 안전교육 코스웨어를 연구하여 이를 아동들이 언제 어디서나 웹을 통하여 학습할 수 있는 장을 마련함으로써 아동들에게 안전에 대한 경각심과 안전의식을 심어주는데 목적이 있다.
대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말한다. 미국에서는 $25\%$ 이상의 성인이 대사성 증후군인 것으로 알려져 있으며, 경제 여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 최근 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되고 있는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학 분야에서 지식 발견, 데이터 마이닝을 위한 도구로 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에 서 는 대사증후군을 예측하는 문제를 다루며, 베이지안 네트워크와 의학 지식을 이용한 대사증후군의 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 다층 신경망, k-최근접 이웃 등의 분류기 보다 높은 $81.5\%$의 예측율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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