PDA용 임상의사결정시스템 (Clinical Decision Support System : CDSS) 개발

The Development of Clinical Decision Support System(CDSS) on PDA

Miyoung Kwak, Seung-Bin Han, Gyo-Chang Kim*, Jinwook Choi MD Ph.D, Jong-Hoon Chun Ph.D*, Kang-Sun Lee Ph.D*, Hee-Seung Bom, MD, Ph D**,

Department of Biomedical Engineering, College of Medicine, Seoul National University 110-799,kmy805@snu.ac.kr

*Division of Computer Science & Engineering, Myongji University, Korea

** Department of nuclear medicine, College of Medicine, Chonnam University

Abstract : Recent studies have shown the benefits of using clinical guidelines in the practice of medicine [1]. Utilizing guidelines such as standard care plans, critical pathways and protocols in various clinical settings may lead to a reduction of practice variability and patient care costs, while improving patient care.  Use of decision support systems that incorporate such guidelines offer promising possibilities for guideline implementation. In this paper, we describe and discuss our works which facilitates the development of clinical guildine applications for first year of our project as part of ETRI project. firstly, we have  modeled knowledge base of three different domain such as urticaria, Alzheimer's disease, Thyroid disease to implement each pilot CDSS in architecture we designed to assist the clinical practice. secondly, we developed a clinical decision support system on PDA which can be easily record and retrieve. Through this first investigation, we considered that proper comprehension and necessity about clinical decision support system(CDSS) generally.

Keyword: CDSS, knowledge representation, urticaria diagnosis, Alzheimer's disease, Thyroid disease, PDA

I. 배 경

임상의사결정지원시스템 (Clinical Decision Support System : CDSS)

최근 들어 의료환경의 IT 도입을 통한 의료기관 정보화가 급격히 진행되고 있는 추세이다. 특히, Mobile Computing을 이용한 임상자료의 접근성 향상을 위한 연구가 많이 진행되고 있는데, 이를 접목시킨 임사의사결정지원 시스템(Clinical Decision support System: CDSS)울 이용한 의료사고 방지 기술 도입으로 흔히 발생하는 임상적 오류를 줄일 수 있다.  CDSS란 임상정보를 이용하여 컴퓨터를 통해 결정을 내리는 데 도움을 주거나 구조화되지 않은 문제를 해결하는 데 도움을 주는 시스템이다 [2]. 의료 환경에서 여러 가지 이유로 컴퓨터의 지원을 받는 것이 필요하게 된다.  컴퓨터는 임상의가 의사결정시 필요로 하는 자료와 지식을 제공하는 수단이 되며, 약물반응 및 부작용, 비정상적인 검사결과에 대하여 임상의들의 주의를 환기시키며 예측하지 못했던

결과에 대하여 컴퓨터로부터 가능한 설명을 얻어낼 수 있다. 또한, 특정 환자 진료 시 적합한 진단과정을 제시하며 의사의 생각에 대하여 객관적인 자문을 행할 수 있다. 따라서 임상의와 컴퓨터에 의한 의사결정 도구와의 상호 연계를 적절히 활용하면 보다 적극적이고 적응적인 진료가 가능케 된다. 또한 PDA의 사용으로 이동성을 갖춘 정보의 활용을 가능하게 되었다.

본 연구는 2001년 11월부터 2년간 전기전자통신연구원(ETRI)의 지원을 받아, PDA용 CDSS 개발연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 지난 1차년도에 수행한 CDSS 규칙 생성 도구와 PDA를 연동하여 통신할 수 있는 아키텍쳐를 설계하였고 3가지 질병 도메인 두드러기, 알쯔하이머 질환, 갑상선질환을 선정하여 적용한 pilot project를 소개하고자 한다.

1970년대 MYCIN을 시작으로 임상의사결정지원시스템(clinical decision support system, CDSS)이 개발되어 왔다.  QMR (Miller, 1986),

Fig 1. 임상의사결정 시스템의 이상적 구성 모듈설계

Iliad, HELP등이 대표적인 시스템인데, HELP system은 Laboratory system, electrocardiography system등의 다른 computer system과 연결되어 시스템의 H/W and S/W는 Decision support tools의 구현과 테스트 할수 있는 환경을 제공하며, data Acquisition, data Review, data Interpretation하는 기능을 가지고 있다. LDS병원에서 HELP를 가동하고 첫 6개월동안 12.7%의 수혈오더를 줄일수 있었으며, 프랑스의 Teaching Hospital 의 정형외과에서 개발한 risk level을 통한 혈전색전증 (Venous Thromboembolism) 진단을 위한 임상 결정 시스템 개발이 좋은 예가 되고 있다.[9]

최근의 중요한 이슈가 되고 있는 것은 CDSS의 지식베이스의 공유와 정확성이다. 따라서 온톨로지 구축과 evidenced-based 지식에 대한 중요성이 부각되고 있는데, 도메인 전문가의 부족한 경험에서 오는 지식 베이스의 부적절성, 정확하지 않은 용어 정의와 잘못 정의된 알고리즘같은 요소들이 CDSS 분야에서 논의 되고 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로써, UMLS (National Library of Medicine Unified Medical Language System), SNOMED, READ 와 같은 대표적인 통합 용어 시스템을 기반으로 지식 베이스 구축을 위한 온톨로지의 구축이다.[10]  Protege와 같은 온톨로지 작성 툴을 사용할수 있는데, 대표적인 프로젝트로는 EON을 예로 들수 있는데, 이는 미국 Stanford University에서 개발한 임상 가이드라인 모델로써, 암치료, 고혈압진단 도메인에서 지식 기반을 구축하기 위한 프로젝트이다.

Ⅱ. 방  법

본 연구에서 CDSS(clinical decision support system)의 시스템은 세가지 주요 구성요소로 이루어져 있다.(그림1) 의료 도메인 지식 모듈, 지식 획득 도구(Knowledge acquisition tool), 추론엔진(Inference Engine)으로 이루어져 있다.

지식 획득 도구는 도메인 전문가로부터 지식을 획득하고, 시스템으로 지식을 입력한 이후에 내부적인 규칙에 의해서 다른 포맷으로 바꾸는 기능을 하는 도구이다. 프로티지(protege)와 같은 툴을 사용하여 특정 도메인의 필수적인 개념과 관계들을 정의하여 온톨로지를 구축할 수 있다.

추론엔진은 도메인 지식이나 실제 환자 데이터를 이용하여 reasoning 과정을 수행한다. 미리 정의된 논리적 과정을 통해서 추론엔진은 사용자에게 추론된 결과를 보여주게 된다. 기존의 정보를 가지고 사용자가 기술한 요구사항을 토대로 추론하여 새로운 정보를 생성하며 사용자가 원하는 정보를 획득할 수 있다.

일차년도에서는  CDSS 지식 기반을 위한 알고리즘 설계와 시스템 설계하였고. 두드러기의 진단 및 필요한 검사방법에 대한 가이드라인을 제공할 수 있는 CDSS를 개발하고 치매 증상의 원인 질병 중 가장 많은 것 알쯔하이머씨병(약 50%)의 진단과 인지기능 검사를 통한 적절한 약물치료가이드라인과 갑상선 질환에 대한 가이드라인을 제공하는 CDSS를 이동성을 갖춘 PDA에서 사용할 수 있도록 개발하였다.

Ⅲ. 결과

1. 두드러기 진단을 위한  알고리즘 및 CDSS 개발

두드러기(Urticaria)란 가려움을 동반한 붉은 반점 또는 팽진이 일시적으로 나타나는 질환으로 전인구의 20%정도가 일생에 한번이상 경험을 하는 흔한 피부질환이다. 보통은 수시간에서 수일 내에 사라지지만, 6주이상 오래 생기는 경우도 있는데 이런 경우에 만성 두드러기로 진단한다. 특히 만성 두드러기에는 원인을 밝힐 수 없는 경우가 많다. 따라서 두드러기의 특성을 알고, 그 원인을 밝혀내는 것이 중요한 과정이 될 수 있다. 주치 의사나 환자 보호자가 환자의 병력이나 설문형태의 문진검사를 손쉽게 PDA를 사용하여 입력하고 과거의 검사정보와 비교하여 진행정도를 판단하고 그에 따른 적절한 검사방법이 주어지는 임상의사결정시스템(Clinical Decision Support System : CDSS)은 효율적인 환자 치료와 관리에 매우 유용할 것이다. 두드러기(Urticaria)의 도메인 지식 베이스 구축을 위하여 2002년 한국 알러지 협회로부터 제공된 두드러기 지침서[8]와 미국 알러지 협회의 가이드라인과 그 외 문헌을 토대로 모델된 알고리즘을 기반으로 Cross Tabulation 모델링과 클러스터링을 통해 지식베이스를 구축하였다. 이 가이드라인은 두드러기에 대한 전반적인 정보와 두드러기 종류, 진단을 위한 검사방법과 치료방법에 대한 것을 포함하고 있다. 두드러기 분류와 진단 시 필요한 질문사항과 검사방법을 조사하여 boolean 데이터 타입으로 표시한 피벗 테이블 형식에 표현하였다. 두드러기 도메인을 사용한 시스템은 window 2000 기반으로 JESS라는 프로그램을 사용 하였다. JESS는 Java 기반의 전문가 시스템을 위한 핵심적인 언어를 의미한다. 두드러기는 임상에서 필요한 많은 경험적인 진단 규칙들로 이루어져 있는데, 이는 두드러기 진단시 매우 중요한 요소가 된다. (Fig 2.) 임상의나 환자는 증상이나 병력을 선택하여 나타나는 두드러기 종류를 중요도를 기준으로 세 가지의 두드러기

Fig 2. 두드러기 진단을 위한 CDSS 아키텍쳐

Fig 3. 두드러기 진단 결과 화면

종류를 파악할 수 있다.(Fig 3.)

2. 알쯔하이머 질환 진단과 치료를 위한 PDA용 CDSS의 개발

Fig 4. 알쯔하이머 진단 결과 화면

알츠하이머 질환(Alzheimer's disease, AD)는 인지능과 행동등 두 가지에 모두 영향을 미치는 진행적 노인성 치매증이다. 알츠하이머 질환은 미국에서 사망의 4번째 원인으로 매년 250,000명 이상이 알츠하이머 질환으로 진단받고 있으며 현재 400만명의 환자가 이 병을 앓고 있는 것으로 추정되고 있다. [3] 알츠하이머병에서 나타나는 기억력 및 지남력장애들은 서서히 진행되었다가 서서히 좋아지기도 하며, 환자와 환자가족의 협조가 매우 중요하다. 따라서 환자의 인지기능 진행여하에 따라 약물치료가 조정되며 관리되기 때문에, 인지기능검사에 사용되는 간이정신상태검사(MMSE: Mini- Mental State Test), 일상생활검사인(Activity Daily Life) Index등에 관한 검사를 자주 해 주어야 한다. 주치 의사나 환자 보호자가 환자의 인지기능 검사를 손쉽게 PDA를 사용하여 입력하고 과거의 검사정보와 비교하여 진행정도를 판단하고 그에 따른 적절한 약물처방이 주어지는 임상의사결정시스템(Clinical Decision Support System : CDSS)은 효율적인 환자 치료와 관리에 매우 유용할 것이다. 알쯔하이머 알고리즘에서는 진료기준내지 진료지침의 형태로 if, then guide를 주로 사용하며, 진단과정을 몇 단계로 단순화시키기 위해 흐름도(flowchart)를 사용한다. 본 연구에서도 알츠하이머의 수많은 진단기준과 검사방법을 종합하여 1단계:Alzheimer□s Disease의 진단, 2단계:Baseline Assessment, 3단계: 행동장애여부 판단, 4, 5단계: KMMSE score에 따른 약물처방 가이드라인을 flowchart로 정리하였으며, 국내 병원에서 주로 사용하는 검사방법으로 검사프로그램을 제작하였다.  PDA로 손쉽게 인지기능 검사를 수행하고 수행시마다의 스코어가 환자 데이터베이스에 저장되어 다음 치료를 위해 비교할 수 있도록 설계하였다.  검사에 대한 결과 스코어에 따라 의료진은 PDA에서 제공되는 drug prescription guideline에 따라 약물 치료 지시를 내리게 되도록 구성하였으며, 약물로 치료 가능한 알츠하이머 환자의 경우에 투약 가능한 약물의 종류와 용법, 특징 등을 간략하게 볼 수 있다. (Fig 4.)

3. 갑상선 질환의 PDA용 진단보조 시스템 개발

갑상선은 우리 몸의 내분비기관 중 하나로, 이때 분비되는 호르몬의 양에 따라 갑상선 질환(Thyroid disease)을 진단할 수 있다. 이러한 갑상선 질환은 7가지의 호르몬 검사와 갑상선의 촬영을 통해 얻은 영상(Thyroid Scan with Tc-99m pertechnetate)을 판독함으로써 진단할 수 있다.[4] 갑상선 질환을 진단하는 호르몬 검사는 정상 수치가 정해져 있으므로 몇가지 검사 후 결과를 PDA를 사용하여 입력함으로써 빠른 진단을 할 수 있다. PDA용 Diagnosis System은 현재 웹상에서도 사용할 수 있으며(http://168.131.99.168), 환자의 질환을 진단하는 휴대용 보조 수단으로 이용하도록 개발되었다. 진단(Diagnosis)을 위한 검사는 모든 검사를 하는 경우도 있겠지만 각 병원의 형편이나 상황에 따라 몇가지 검사만으로 진단을 내려야 하는 경우가 있다. 이를 위해 우선 행해진 검사 항목을 선택하도록 한다. 검사항목을 체크하면 각 항목의 검사 수치를 선택할 수 있는 화면이 나온다. 결과 수치에 해당하는 라디오 버튼을 체크하고 결과 버튼을 누르면 그에 해당하는 질병을 보여주도록 설계하였다.(Fig 5.)

Fig 5. 갑상선질환 진단 결과 화면

Ⅳ 고찰

일차년도 PDA용 임상의사결정시스템 개발프로젝트에서 선택한 도메인들은 특성 및 표현할수 있는 모델링 방법이나 알고리즘이 상이하기 때문에 pilot 시스템의 특정한 연계성은 없다. 그러나 이를 통해서 임상의사결정시스템 (CDSS)가 가지고 있는 중요한 의미와 필요성 및 구성요소 및 앞으로의 전망등을 파악 할 수 있는 계기가 되었다. 또한 후에 병원의 HIS(Health Information System)에서 구축된 지식베이스로부터 정보를 제공해서 각 특정화된 임상환경에서 실제로 환자의 진단 및 치료에 도움을 줄수 있을 것이며, 의과 학생들의 의학교육에도 제공 될 수 있을 것이다. 2차년도에는 약물상호작용에 대한 검색과 연관된 Drug-Gene의 검색을 PDA이용한 CDSS개발할 예정이다.

참고문헌

[1]Paul A. de Clercq Design and implementation of a framework to support the development of clinical guidelines

International Journal of Medical Informatics

[2] 1.Crismon ML, Eggert AE. Alzheimer's Disease. In: Dipiro JT, et al, editors. Pharmacotherapy 4th edition. Stamford: Appleton & Lange;1999:1065-1080.

64 (2001) 285-318

[3] 한승빈 외, 알쯔하이머 질환 진단과 치료를 위한 PDA용 임상의사결정시스템 (Clinical Decision Support System : CDSS)의 개발, 2002 제18차 추계의료정보학회, 서울

[4] 박성희 외, 웹기반 PDA용 갑상선질환 핵의학진단보조시스템 개발, 2002 제18차 추계의료정보학회, 서울

[5] Johnston ME, LangtonKB, Haynes RB, Mathieu A. Effects of computer-based clinical decision support systems on clinician performance and patient  outcome. Ann Intern med 1994 120:135-42.

[6] Wang, M. Peleg, S.W. Representation of Clinical Practice Guideline for Computer-Based Implementation. MEDINFO 2001

[7] Marioin J. Ball Clinical Decision Support Systems, Theory and practice. Springer115

[8] Clinical guidelines provided by the Korean Society of Allergy

[9] Pierre Durieux, MD, MPH A Clinical Decision Support System for Prevention of Venous Thromboembolism.

[10] A UMLS-based Knowledge Acquisition Tool for Rule-based Clinical Decision Support System Development SOUMEYA L. ACHOUR. MS, DVM ,J AM Med Inform Assoc.20018:351-360