본 논문에서는 애견 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 애견 건강 상태를 파악할 수 있는 진단 시스템을 제안한다. 제안된 진단 시스템은 105가지 질병과 각 질병의 증상을 데이터베이스에 구축하여 입력된 증상을 통해서 애견의 질병을 도출한다. 신경망의 자율 학습 방법인 ART2 알고리즘을 적용하여 질병을 클러스터링하고 그 결과 값인 클러스터의 출력값과 연결강도를 데이터베이스에 저장한 후 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 학습된 질병 정보와 비교하여 애견의 건강 상태를 진단한다. 애견의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 질병과 증상의 정보를 데이터베이스로 구축하고 질병과 증상 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 하였다. 제안된 진단 시스템을 구현하여 수의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 애견 질병의 보조 진단 시스템으로서의 가능성을 확인하였다.
환자의 입 냄새로 질병을 구분했다는 기록은 고대 동서양의 역사에서 많이 찾아볼 수 있다. 최근 훈련된 개가 냄새로 암환자와 정상인을 구분했다는 뉴스가 보도 되었다. 호흡가스의 분석을 이용한 질병 검진은 병원에서 진행되고 있는 기존의 고가의 장비나 혈액 채취를 이용한 방법과 비교할 때 검진자와 피검진자가 손쉽게 저가로 진행될 수 있다는 장점이 있다. 최근 인체 호흡가스 분석법에 대한 연구개발이 미국과 유럽 국가를 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 현재는 폐암, 폐결핵, 천식 등 주로 호흡기 관련 질병에 대한 분석법이 주를 이루고 있지만, 질병과 호흡가스 성분의 연관성이 밝혀짐에 따라 호흡가스 분석에 근거한 질병 진단은 미래의 다양한 질병 진단법으로 등장할 것으로 예상된다. 본고는 최근 호흡가스 분석법으로 응용되고 있는 질량 분석법과 가스 센서 어레이 기술의 현황 및 이들의 질병 진단 응용에 대해 전망하였다.
(주)네오딘은 1997년 에스렘이라는 진단 킷트를 수입.판매하는 회사로 출범하여 2000년 상호를 바꾼 바이오벤처기업이다. 현재 네오딘에는 15명의 연구진을 갖춘 생명공학연구소 내에 인체의 질병 진단 킷트를 생산하는 생명과학 사업부와 애완동물 등의 질병을 진단하는 수의생명과학사업부를 두고 있다.
최근 여러 인터넷 서비스 업체에서 온라인 의료 진단 서비스 시스템을 제공하고 있다. 대부분 의료 진단 서비스 시스템은 서양 의학을 기초로 질병에 대한 처방이나 식이요법 등을 제공하기 때문에 전문 지식이 부족한 일반인들은 이용하기에 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 사용자가 제시한 증상과 이전에 진단 받았던 진료 기록을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 또한 상위 3개의 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 한의학 서적에서 제시한 민간요법을 제시한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 정확하게 질병을 진단한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 PCM 알고리즘을 적용하여 한국인 고유의 신체적 특성에 맞는 한의학 기반의 한방 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 사용자로부터 입력받은 각 증상들에 가중치를 설정한다. 입력받은 증상의 개수가 많아질 경우에는 해당되지 않는 질병이 도출되기 때문에 각 증상 클러스터의 가중치를 낮게 설정하여 적은 입출력 변화에도 전체 결과의 신뢰도에 영향을 주지 않도록 한다. 입력 데이터와 가중치를 기반으로 하여 이미 학습된 질병의 증상과 비교한 후, 유사도가 높은 상위 5개의 질병을 도출한다. 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 여러 한의학 서적을 통해 구축한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 진료 기록을 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템 보다 다양한 증상에 대한 질병 정보를 제공할 수 있는 것으로 확인되었다.
질병진단에 있어서 부검의 중요성은 두 말할 필요가 없다. 왜냐하면 정확한 진단은 질병의 본질과 병원체의 병리기전(pathogenesis)을 이해함으로써 합리적인 치료와 예방대책을 수립할 수 있다. 특히 최근에는 동물질병과 환경 위해 요소 등 공중위생적인 측면이 상당히 부각되어 사람에게도 영향을 줄 수 있는 인수공통 전염병의 예방을 용이하게 한다. 특히 축산업의 발달에 따라 돼지나 닭의 경우는 개체 진료보다는 집단 단위 (herd 또는 flock)의 위생관리가 중요하기 때문에 질병에 대한 역학적 상황 분석과 부검 진단은 필수 불가결한 과정이다. (중략)
양의 스크래피(scrapie)는 우리나라에서의 발생보고가 없는 해외가축전염병의 일종이며, 동물의 전염성 해면형 뇌증(Transmissible Spomgifrom Encephalopathies; TSEs)중 역사가 가장 오랜 질병인데, 현재 영국에서 문제되고 있는 새로운 전염병인 소 해면형 뇌증(Bovine Spongiform Encephalopathy; BSE) 즉 일명 광우병(mad cow disease)과의 어떤 연관 가능성 때문에 수의학계의 관심의 대상이 되고 있는 질병이다. 일단 감염되어 발병되면 치료대책 없이 100$\%$ 폐사되는 세기의 불치병으로 알려진, 소 해면형 뇌증(BSE)은 영국에서 현재 사람의 크로이츠휄트-야콥병(Creutzfeldt-Jakob disease; CJD)과의 관련 가능성 여부를 놓고 독특한 문제가 되고 있는 세계적인 희귀질병이다. 이들 질병에 대하여는 아직까지 확실한 병인체가 밝혀져 있지도 않으며, 그렇기 때문에 면역 혈청학적 진단방법도 확립되어 있지 못할 뿐만아니라 예방백신의 개발 또한 불가능하다. 다만, 임상적인 병력과 임상소견, 뇌조직 표본에 대한 현미경 검사 또는 전자현미경 검사에 의한 특이소견 관찰 등 조직병리학적 진단만이 가능할 뿐이다. 본편에서는 소 해면형 뇌증(BSE)의 병리학적 감별진단과 관련, 지금까지 보고된 임상증상을 검토해보고, 우리나라에서 경험한 소의 광견병에 대한 조직병리학적 진단 재료를 근거로하여 감별진단을 위한 참고자료로 설명하고, 국제수역사무국(Office de International Epizooties; O.I.E.)에서 발생한 Manual of Standards for Diagnostic Tests and Vaccines for List A and B Diseases of Mammals, Birds and Bees(1992)(포유류, 조류, 꿀벌에 있어서의 A급 및 B급 질병에 대한 진단시약 및 예방백신에 대한 표준지침) 중에서 소 해면형 뇌증(B 83; p 742-747)과 스크래피(B 32; p 424-427)에 관한 내용 (Chapter 22, 205-215)을 기본자료로 제공하고자 한다.
본 논문에서는 개인의 건강 상태를 일련의 과정에 따라 스스로 파악하여 전문 의료 관리에 대한 접근 방향의 결정을 돕고 전문의가 쉽게 새로운 질병 및 증상을 학습 할 수 있도록 하는 자가 질병 진단 시스템을 제안하였다. 제안된 자가 진단은 보건 복지부에 제출된 #한국인이 부담을 가지는 질병# 관련 보고서와 의료 콘텐츠 #Engel Pharm#을 참조하여 선정한 60가지의 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 161가지를 이용하여 질병을 도출한다. 개선된 ART2 학습 알고리즘을 적용하여 질병 종류를 군집화하고 각 질병의 증상에 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 제시하여 사용자의 건강 상태를 진단함으로써 자신의 건강에 대한 정보를 제공한다.
해마다 증가하는 알츠하이머 질병에 걸린 환자 수는 전체 노인 인구의 15%에 다다르고 있다. 인지장애를 유발하는 심각한 알츠하이머 질병을 조기에 진단하는 것은 중요한 일이지만 MRI, PET, 척수액 진단법과 같은 기존 진단법은 고비용뿐만 아니라 장시간의 진단으로 환자에게 부담을 줄 수 있다. 이러한 기존 알츠하이머 질병 진단법의 단점을 극복하기 위하여 소량의 환자 시료(예 : 혈액)만으로 신속하게 알츠하이머 질병을 조기에 진단할 수 있는 다양한 바이오센싱 기술을 개발하는 연구가 지속되고 있다. 본 미니총설에서는 알츠하이머 질병 진단에 유용하게 활용될 수 있는 혈액 바이오마커를 정성 및 정량적으로 검출할 수 있는 바이오칩 기반의 센서 기술과 이를 통한 조기진단 기술에 대해 간략하게 서술하고, 이와 관련한 최신 연구현황과 발전방향에 대해 논의하고자 한다.
연구배경 : 3대 특정질병 진단보험금지급의 양상과 경향을 평가하고자 하였다. 방법 : 1997년 7월${\sim}$1999년 3월까지 당사의 한 건강보험가입자 중 1998년 1월${\sim}$1999년 9월 기간동안 당사 약관상의 정의에 의한 악성종양, 급성심근경색증, 뇌졸중으로 진단보험금이 지불된 총 411건에 대해 조사하였다. 결과 : 3대 특정질병 진단보험금 지급건 총 411건의 구성을 보면 악성종양이 290건(70.6%), 급성심근경색이 25건(6.1%) 그리고 뇌졸중이 96건(23.3%)이었다. 남녀비율은 남자 280건(68.1%), 여자 131건(31.9%)이었다. 3대 특정질병 진단급여금 지급건의 평균연령은 $3.88{\pm}5.9$이었다. 3대 특정질병 진단보험금 지불건은 $30{\sim}39$세 연령대에서 187건(45.4%)으로 가장 많았고, 그 다음으로 $40{\sim}49$세 연령대 178건(43.2%)의 순이었다. 계약시점에서 3대 특정질병 진단보험금 지급 시까지 평균진단확정 기간은 325.2일${\pm}$184.9일 이었다. 계약 후 12개월 내에 진단지급보험금 발생건은 총 193건(55.3%)이었고, 12개월 이후에 지급된 건은 156건(44.7%)이었다. 계약 후 12개월 내에 진단지금보험금 발생건 193건을 분석하여 보면 3개월 이상${\sim}$4개월 미만이 40건(20.7%)로 가장 많았다. 악성종양의 신체계통별로 보면 소화기관>유방>여자생식기>호흡기계 순이었다. 악성종양을 장기별로 보면 위암>유방암>간암 및 담도계암>결장암과 직장암, 자궁경부암의 순이었다. 남자의 경우 위암>간암 및 담도계암>결장암과 직장암의 순이었고 여자의 경우 유방암>자궁경부암(상피내암 제외)>결장암, 직장암의 순이었다. 뇌졸중의 종류별 빈도를 보면 뇌경색증(47.9%)>뇌내출혈(34.4%)>거미막하출혈(9.4%)의 순이었다. 결론 : 3대 특정질병 중 악성종양이 다수를 차지하고 있었고, 남자가 여자보다 훨씬 많았고 주로 $30{\sim}39$세 연령대, $40{\sim}49$세 연령대였다. 계약 후 12개월 내에 진단지급보험금 발생건을 분석하여 보면 3개월 이상${\sim}$4개월 미만이 40건(20.7%)으로 가장 많았다는 것은 역선택의 가능성 그리고 제척기간 중 발생한 3대 특정질환이 3개월 이후 특히 3개월 이상${\sim}$4개월 미만 사이에 지급청구되었을 가능성을 시사하는 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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