만성질환자의 치과 임상적 처치에 대한 의사결정지원시스템(CDSS) 개발

Abstract

현대 사회에서는 인구 고령화로 인해 고혈압, 당뇨병, 골다공증 등 만성질환을 가진 환자가 빠르게 증가하고 있다. 이러한 만성질환 환자들은 치과 진료 시 다양한 합병증 위험에 노출될 가능성이 높다. 그러나 의료진이 환자의 질환과 치과치료 간의 상호작용을 충분히 고려하지 못하면 치료가 계획대로 이루어지지 않거나, 환자의 건강에 직접적인 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구는 만성질환 환자들의 치과치료 과정에서 의료진에게 안전하고 효과적인 치료법에 관한 정보를 제공하는 의사결정지원시스템(CDSS) – 이하 CDSS라 표시 - 을 개발하고, 이를 기존의 병원에서 환자정보 관리를 위해 사용되고 있는 환자관리시스템(PMS) – 이하 PMS라 표시 - 에 융합하는 것을 목표로 진행되었다. 개발된 CDSS는 치과 의료진이 환자 치료 시 검토해야 할 정보나 치료법에 대한 의학적 지침을 제공함으로써, 환자의 상태를 충분히 고려하여 적절한 치료 시점과 방법을 결정할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 지식기반 평가를 기반으로 하는 추론 엔진을 설계하였다. 추론 엔진은 PMS에서 환자의 병력, 내원 시 만성질환의 상태, 지식기반의 임상적 정보 등을 수집하여 의료진의 치료 행위에 중요한 정보를 제공하는 역할을 한다. 지식기반 평가를 정보화하기 위해 몇 가지 단계를 거처 지식기반 데이터베이스를 구축하였다. 이 정보는 전자치과기록(EDR), PMS, 환자로부터의 직접적인 문진 등을 통해 수집되었다. 특히 고혈압, 당뇨병, 골다공증 등 주요 만성질환 환자들이 치과치료 시 직면할 수 있는 문제를 중점적으로 고려하여 데이터베이스를 구축하고 시스템을 설계하였다. 또한, CDSS는 복잡하고 바쁜 의료 현장에서 의료진의 치료 과정에 방해가 되지 않도록, 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)을 최적화하여 설계되었다. 이를 검증하기 위해 20명의 현업 의료진에게 CDSS에 관한 설문 실시하였으며, 설문에 신뢰도를 높이기 위해 사후 시스템 유용성 설문(PSSUQ)을 적용하였다. 설문 결과, 개발된 CDSS는 의료진으로부터 긍정적인 피드백을 받았다. 예를 들어, 고혈압 환자의 경우, 진료 접수 시 측정된 혈압 수치가 기준치를 초과하는 것으로 평가되면, 의료진에게 경고 알림을 제공하여 치료의 안전성을 확보할 수 있었다. 당뇨병 환자에게는 고혈당 위험을 줄이기 위해 치료 전 혈당 수치를 측정하도록 경고를 제공하였고, 골다공증 환자의 경우 약물 복용 이력을 반영하여 합병증을 예방할 수 있는 조치를 취할 수 있도록 사전에 경고하였다. 사용성 측면에서도 CDSS의 평가가 이루어졌으며, 이 시스템은 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 의료진이 쉽게 사용할 수 있었고, 시각적으로도 명확한 의료정보를 제공함으로써 진료의 정확성을 강화하는 데 도움을 준 것으로 확인 되었다. 결론적으로, 본 연구는 CDSS가 치과 진료에서 만성질환 환자와 의료진의 치과치료 안전성 보장에 도움을 주는 도구로 자리매김할 가능성이 크다는 것을 보여주었다. 이 시스템은 의료진이 보다 일관성 있고 신뢰할 수 있는 결정을 내리도록 도와주며, 다양한 의료 분야에서도 긍정적인 효과를 가져올 수 있음을 알 수 있었다. 향후 시스템의 기능을 확장하여 보편성을 갖추어야 하고, 다양한 임상 환경에서 적용 가능성을 높이기 위한 추가 연구를 제안하였다.

In modern society, the number of patients with chronic diseases such as hypertension, diabetes, and osteoporosis is rapidly increasing due to the aging population. These chronic disease patients are likely to be exposed to various risks of complications during dental treatment. However, if medical staff do not sufficiently consider the interaction between the patient's disease and dental treatment, the treatment may not proceed as planned or may have a direct negative impact on the patient's health. Therefore, this study aimed to develop a decision support system (CDSS) - referred to as CDSS - that provides medical staff with information on safe and effective treatment methods during the dental treatment process for chronic disease patients, and to integrate it with the practice management software (PMS) - referred to as PMS - that is used for managing patient information in existing hospitals. The developed CDSS provides dental staff with information to review or medical guidelines on treatment methods when treating patients, thereby supporting them to determine the appropriate treatment timing and method by sufficiently considering the patient's condition. To this end, an inference engine based on knowledge-based evaluation was designed. The inference engine collects the patient's medical history, the status of chronic disease at the time of visit, and knowledgebased clinical information from the PMS to provide important information for the medical staff's treatment actions. In order to inform the knowledge-based evaluation, a knowledge-based database was built through several steps. This information was collected through electronic dental records (EDR), PMS, and direct patient questionnaires. In particular, the database was built and the system was designed by focusing on the problems that patients with major chronic diseases such as hypertension, diabetes, and osteoporosis may face during dental treatment. In addition, the CDSS was designed by optimizing the user interface (UI) and user experience (UX) so as not to interfere with the treatment process of medical staff in complex and busy medical settings. To verify this, a survey on the CDSS was conducted on 20 medical staff in the field, and a post-system usability survey (PSSUQ) was applied to increase the reliability of the survey. As a result of the survey, the developed CDSS received positive feedback from medical staff. For example, in the case of a patient with hypertension, if the blood pressure measured at the time of admission was evaluated to exceed the standard value, a warning notification was provided to the medical staff, which ensured the safety of treatment. Diabetic patients were warned to measure their blood sugar levels before treatment to reduce the risk of hyperglycemia, and osteoporosis patients were warned in advance to take measures to prevent complications by reflecting their medication history. In terms of usability, CDSS was also evaluated, and it was confirmed that the system was easy for medical staff to use through an intuitive and easy-to-use interface, and that it helped to enhance the accuracy of treatment by providing visually clear medical information. In conclusion, this study showed that CDSS has a high potential to be established as a tool that helps ensure the safety of dental treatment for patients with chronic diseases and medical staff in dental treatment. This system helps medical staff make more consistent and reliable decisions, and it was found that it can have positive effects in various medical fields. In the future, the functions of the system should be expanded to ensure universality, and additional research is suggested to increase the applicability in various clinical environments.