비(鼻)알레르기 진단에 있어서 인공지능체계 개발에 관한 연구

Abstract

[한글]

의학의 발달과 함께 의학지식이 더욱 전문화되고 세분화됨에 따라 고도의 전문지식을 공유하여 활용할 수 있는 방법으로서 컴퓨터의사결정시스템 (computer assisted decision making system)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 의사결정시스템을 만들기 위한 지식의 구축 및 표현방법에는 여러 가지가 있을 수 있으나 분야의 특성을 고려하여 적합한 방법을 선택해야 한다. 이에 저자는 추론 방식의 통계적 방법과 규칙베이스 방법의 두 가지 상반되는 시스템을 만들고자 하였다. 연구자료로써 비알레르기가 의심되어 일련의 검사에 응한 557명의 설문지 응답 및 피부반응검사 결과를 데이타베이스에 저장시킨 다음 변수변환을 시행하였다. 통계방법을 이용한 시스템은 인자분석을 시행하여 얻어진 인자점수를 이용하여 판별분석을 시행하였고 규칙방법은 진단에 중요한 항목을 규칙으로

설정하여 임의적인 가중치를 설정하고 실제 진단 결과와 비교 검토하여 가중치 및 규칙을 수정 보완하였으며 혼합모형은 설정된 규칙을 변수로 하여 인자분석 및 판별분석을 시행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 통계모형에서는 빈자분석 결과 43개의 인자가 구성

되었으며 판별분석 결과 정확도는 90.13%였으며 피부반응검사의 정확도는 88.15%로서 가장 큰 진단적 가치를 나타냈다. 2) 규칙 모형은 30개의 규칙이 구성되었으며 유용성 판정 결과 92.4%의 진단일치율을 보였다. 3) 혼합모형은27개의 변수가 10개의 인자로 구성되었으며 유용성 판정 결과 93.1%의 진단일치율을 보였고 특히 불일치의 경우에는 진단확률이 매우 낮았다.

이상의 결과와 시스템 개발 과정 중에 나타난 문제점을 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다.

1. 규칙베이스 방법은 시스템의 수행능력이 빠르고 특수정보처리가 용이하며 계속적인 수정이 가능하나 가중치 설정 등에 문제가 있을 수 있으며 다양한 상황을 다루기 위해서는 계속적인 규칙의 수정 및 보완을 요할 것으로 생각된다.

2. 통계분석적 방법은 환자의 모든 정보를 임상의가 편견적 지식 없이 사용할 수 있다는 장점은 있으나 예외상황이나 특수정보처리에 문제점이 있어 규칙방식이나 기타 인공지능방식의 병용이 필요할 것으로 생각된다.

3. 혼합모형은 93%의 진단일치률을 보여 매우 높은 신뢰도를 보였으며 특히 확률계산방식은 진단의 오류를 방지할 수 있는 매우 유용한 방법으로 생각된다.

[영문]

Because of the accelerated growth in medical knowledge, phisicians have become increasingly dependent on assistance from other experts or new technologies when presented with the complex problem outside their area of expertise. Of these, computer assisted decision making system was introduced to help doctors make diagnosis.

Among the variety techniques for developing the system, symbolic reasoning has been the most widely used approach and formed the major foundation of such experimental consultation program. However, we should consider the approach according to the specific character of the problem. A nasal allergy, which is a major concern of this thesis, has its own particular characteristics in diagnosis and treatment.

Three approaches for developing diagnosis system for nasal allergy were pattern recognition method(statistical system), symbolic reasoning (rule based systems) and combination of the two.

Through validation procedure, the performance and merits were evaluated. Data from the questionare and skin test results of the 557 patients who were suspicious of allergic rhinitis were analyzed in this study.

The results were as follows :

1. In a statistical system, a total of 43 factors were obtained through the factor analysis. Correct prediction rate from the discriminant analysis was 90.1% and the skin test results had the highest diagnostic values with a correct prediction rate of 88.l5%.

2. In a rule based system, 30 rules were developed. and it showed a correct prediction rate of 92.4%.

3. In a combination system, 10 factors were obtained from 27 variables and it showed a correct prediction rate of 93.1%.

Each method has strength as well as weakness. For example, while rule-based system has very good performance and can be easily revised, it was difficult to determine weight scores for each rule. In addition, in statistical system, all informations of the patients can be used without preconceived knowledge of the

phisicians, but it could not deal with exceptional cases or particular informations.