모바일 어플리케이션 한의 진료 한의약

 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS : Clinical Decision Support System, 이하 CDSS)은 직접적 또는 간접적으로 의사의 진단행위를 지원해주는 시스템으로 오래 전부터 인공 지능(AI : Artificial Intelligence) 분야에서 연구되어 왔습니다. 국내의 경우 EHR 핵심공통기술연구개발사업단과 아주대학교에서 CDSS 시스템을 구축하고 있습니다.

 EHR 사업단에서는 u-Brain이라는 규칙 기반 추론 엔진을 개발하였으며, 이 엔진을 기반으로 진단 검사의학 검사 서비스와 고혈압 관리 서비스를 구축하였습니다. 이 서비스에서는 임상 가이드라인을 기반으로 의료진의 진료과정에서 문제가 발생하는 경우 관련 정보를 보여주거나 및 경고를 띄워주는 기능을 제공합니다. 아주대학교의 경우 약물의 상호작용 지식을 기반으로 CDSS를 구축하였으며 의사가 처방할 때 발생할 수 있는 금기나 부작용등에 대한 경고 및 정보를 제공하고 있습니다.

 국외의 경우는 1970년 초에 스탠포드 대학에서 MYCIN이라는 전문가 시스템을 구축하였으며 이후에 정부와 병원을 중심으로 많은 연구가 수행되어 오고 있는 실정입니다.


 

 한의학에서의 최근, CDSS 연구의 방향은 병증 지식을 온톨로지로 구축하고 구축된 온톨로지 기반의 온톨로지 추론을 통해 변증을 추천 해주는 방법 및 시스템을 제안하고 있습니다.(온톨로지로 본 한의학 #) 현재까지 한의학 분야에 나와 있는 CDSS는 모두 환자의 증상에 대한 변증시치(辨證施治)와 관련되어 있습니다.

 이는 한의학에서는 서양의학과 다르게 변증 이라는 개념이 중요하게 다루어지기 때문이지만, 모든 한의학의 치료가 변증을 기반으로 하지는 않기 때문에 보다 다양한 진료 프로세스에 대한 고려가 필요합니다. 예를 들어 환자의 주소증에 대해서 변증을 결정하는 과정 없이 주소증을 치료하는 처방을 결정하거나 또는 몇몇 약재를 결정한 다음에 가감을 할 수도 있습니다. 실제 임상에서는 한의사마다 또는 환자의 상태마다 진료하는 방법이 다를 수 있기 때문에 보다 유연한 진료 프로세스가 필요 하며 또한 이러한 프로세스를 지원하기 위한 데이터도 정형화된 형태로 구축되어 있어야 합니다.


 한국한의학연구원에서는 모바일 한의 진료 시스템을 개발중입니다. 온톨로지를 활용한 실질적인 모바일 한의 진료 시스템은 (1) “진단-처방-처방가감”, (2) “처방-처방가감”, (3) “약재-처방-처방가감의 세 가지 진료 프로세스를 제안하고 있습니다. 이러한 프로세스 및 진료 지원 기능은 아이패드 기반의 모바일 애플리케이션이 적합하다고 평가받고 있습니다.

 

 아이패드에 설치된 애플리케이션은 온톨로지 데이터베이스를 탑재하고 있기 때문에 인터넷 접속 없이 사용이 가능하나 온톨로지가 업데이트 되는 경우 애플리케이션의 데이터베이스도 업데이트되어야하기 때문에 애플리케이션 구동시 인터넷이 연결되어 있는 경우, 업데이트가 있는지 검사하고 존재하면 다운을 받을 수 있는 구조입니다.

 

[2]논문 p.836


 (1) 진단-처방-처방가감의 프로세스는 크게 진단과 처방 그리고 처방가감의 단계로 나누어집니다. 진단 단계에서는 환자의 증상을 수집하고 수집된 증상들에 대해서 병증 리스트를 검색해 주며 한의사가 특정 병증을 선택하면 병증의 상세 정보를 보여 주고 확진을 할 수 있도록 합니다. 처방 단계에서는 확진한 병증에 대한 처방 리스트를 보여주며, 처방가감 단계에서는 약재가감 및 용량 변경 등을 할 수 있습니다. 처방가감까지 끝나면 최종적으로 결과를 확인하고 종료하게 됩니다.

 (2) 처방-처방가감의 프로세스는 진단-처방-처방가감의 프로세스에서 변증 과정이 없이 처방부터 시작하는 프로세스로써 환자의 수집된 증상들에 대해서 처방 리스트를 검색하고 처방가감을 수행하게 됩니다.

 (3) 약재-처방-처방가감 프로세스에서는 환자의 수집된 증상들을 치료하는 약재를 검색하고 선택하면 선택한 약재들로 구성하는 처방들을 검색해줍니다. 그리고 이 처방 리스트에서 적절한 처방을 선택하고 처방가감을 할 수 있습니다.


[2]논문 p.836

 

 (1) 진단-처방-처방가감의 프로세스의 실제 화면입니다. 화면의 왼쪽은 증상 패널 부분으로 항상 왼쪽에 고정되어 모든 화면에서 나타나게 됩니다. 가운데와 오른쪽 부분은 병증, 처방, 약재들이 검색되고 추천되는 부분입니다. 증상 패널에 추가되는 증상들은 삭제가 가능하며 또한 증상들 중 몇 개만 선택해서 선택한 증상들만 수반하는 병증들을 검색할 수 있습니다. 증상 리스트가 변경되면 실시간으로 오른쪽에 선택된 증상들을 수반하는 병증들을 증상 그룹별로 검색해서 보여줍니다. , 해수, 두통, 오한이라는 증상을 입력하면 우선 해수와 두통과 오한, 해수와 두통, 해수와 오한, 두통과 오한, 해수, 두통, 오한 이렇게 7개의 증상 그룹을 보여주고 이 중에서 한의사가 보고 싶은 그룹을 선택하면 그룹이 가지는 증상들이 수반된 병증 리스트를 검색해서 보여줍니다.

 동시에 오른쪽에는 검색된 병증 리스트의 각 병증들이 가지고 있는 수반 증상들 중에서 환자가 호소한 입력 증상 즉, 해수, 두통, 오한을 제외한 다른 증상들을 많이 나온 순서대로 보여줍니다. 이 증상들은 현재 환자가 호소한 증상들과 같이 수반될 수 있는 증상들이 될 수 있습니다. 따라서 한의사는 이렇게 추천된 증상들을 보고 환자에게 추가 적인 증상들이 있는지 물어보고 존재하면 증상을 반복적으로 추가할 수 있습니다.

 만약 이러한 과정을 통해서 적절한 병증이 안 나오는 경우 상단에 있는 병증 검색 버튼을 클릭 후 나오는 팝업창에서 병증 검색이 가능하며 없는 경우에는 새로운 병증을 추가할 수 있습니다. 검색된 병증 리스트에서 각 병증의 정보는 병증명과 수반 증상의 리스트가 가나다 순으로 정렬되어 보여지며, 수반 증상에서 환자가 호소한 증상과 일치하는 증상은 붉은색으로 표시됩니다. 또한 오른쪽의 추천 증상 리스트에서 추천 된 증상이 어떤 병증의 수반 증상인지 한 눈에 볼 수 있도록, 병증을 선택하면 병증과 병증의 수반증상들 앞에 색깔 있는 점들이 표시가 됩니다.

 

[2]논문 p.837


 이렇게 검색한 병증 리스트에서 하나의 병증을 선택하고 다음 단계 버튼을 클릭하면 위와 같이 병증 확인 화면으로 넘어 갑니다. 병증 확인 화면에서는 병증의 수반 증상 이외에 설, 맥과 같은 다른 정보들도 보여주며 병증의 수반 증상들 중에서 환자가 호소한 증상을 제외한 것들을 오른쪽에 보여주고 다시 한 번 환자의 증상을 확인할 수 있도록 합니다. 만약 환자가 추천된 증상을 가지는 경우 증상을 선택해서 왼쪽 증상 리스트에 추가할 수 있습니다. 하단의 감별 진단에서는 현재 확진한 병증과 유사한 병증을 보여줍니다. 특정 유사 병증을 선택하면 현재 확진한 병증과 유사 병증을 비교해서 보여주는 팝업이 뜨는데 이 팝업창에서 상세 정보를 비교하고 병증 감별을 할 수 있으며 필요한 경우 유사 병증을 확진 병증으로 변경할 수 있습니다.

 

[2]논문 p.837


 처방 화면에서는 확진한 병증이 가지는 처방 리스트가 보여 지는데, 각 처방 정보는 처방의 출전, 주치와 효능 그리고 구성약재 리스트를 갖습니다. 만약 필요한 처방이 없다면 상단의 처방 검색 버튼을 선택해서 나오는 팝업창에서 처방을 검색해서 추가하거나 새로운 처방을 입력할 수 있습니다.

 

[2]논문 p.838


 선택한 처방의 출전, 주치와 효능, 그리고 구성약재 리스트를 보여주며 특정 약재에서 상세정보 버튼을 클릭 하면 약재의 주치와 효능을 보여줍니다. 또한 약재 가감 및 용량 변경을 할 수 있습니다. 용량은 현재 g만 지원하도록 되어 있으며 이 둘 간에 단위 변환은 14 g으로 하여 자동 변환됩니다. 처방 가감까지 완료하고 다음 단계 버튼을 클릭하면 결과 확인 화면으로 넘어가게 됩니다.

 

 (2) 처방-처방가감의 프로세스는 (1) 진단-처방-처방가감의 프로세스에서 진단 과정이 없으나 최대 3개까지 변증의 선택이 가능하도록 하여, 다음 단계인 처방 확인 단계에서 처방들을 비교하고 최종적으로 처방을 결정할 수 있도록 한 특징이 있습니다.

 

 (3) 약재-처방-처방가감 프로세스는 환자의 증상에 대해서 처방을 검색하는 것이 아니라 약재를 검색한 후에 검색된 약재들을 구성약재로 갖는 처방을 검색하는 점이 다릅니다.

 

 이상의 모바일 한의 진료 시스템은 다양한 입력 증상 조합에 대한 검색 결과를 한 번에 보여줌으로써 여러 번 재검색할 필요를 줄여주는 장점이 있으며 한의사가 추천된 증상들을 환자에게 물어보고, 증상이 있다면 추가하여 다시 병증을 검색하는 과정을 반복하면서 환자의 병을 확진할 수 있는 근거를 마련해주는 한편, 환자의 증상과 병증, 처방, 약재의 증상 비교 등 병증 검색 결과를 한 눈에 환자의 증상을 파악할 수 있도록 돕습니다. 더 나아가, 환자가 호소한 증상들에 대해서 진단명을 확진했을 때 확진한 병증과 유사한 병증들을 보여주고 비교 감별까지 가능하도록 합니다.

 

 

 

   참 고 문 헌

 

Center for Interoperable EHR. Clinical Decision Support System. Technical Report, 2010.

최승훈. 인터넷 기반 한의진단전문가 시스템(KHU-PIPE) 개발. 동의생리병리학회지 16(3):528-531, 2002.

한국한의학연구원온톨로지 기반 한의학 지능형 정보체계 연구. 2011년 연차보고서, 2011.

ㆍ[1] 김안나, et al. 의미 단위 분해를 통한 주치와 병증 용어 연계 연구.

ㆍ[2] 김상균, et al. 한의 진료 지원 모바일 애플리케이션. 동의생리병리학회지, 2012, 26.6: 834-841.

ㆍ[3] 서진순, et al. 온톨로지를 활용한 웹 기반 한의 진료 지원 시스템. 동의생리병리학회지, 2014, 28.1.

한국한의학연구원 ( www.kiom.re.kr )