AI 기반 임상 의사 결정 지원 시스템의 향후

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상세정보

소개글

"AI 기반 임상 의사 결정 지원 시스템의 향후"에 대한 내용입니다.

목차

1. 임상의사결정지원 시스템
1.1. 임상의사결정이란?
1.2. 임상의사결정지원에 대한 정의
1.3. 임상의사결정지원 시스템 구현을 위한 핵심요소
1.4. 임상의사결정지원 시스템의 유형
1.5. 간호과정에서의 적용
1.6. 미래 전망

2. 평생전자건강진료기록(EHR) 기반 임상의사결정지원 시스템 연구 동향
2.1. 서론
2.2. 임상의사결정지원 시스템 연구 동향
2.3. 지식기반 시스템
2.4. 비지식기반 시스템
2.5. 의료기관 실무 사례
2.6. EHR사업단 CDSS 연구
2.7. 요약 및 결론

3. AI(인공지능시대), 병원경영에 미치는 영향
3.1. 서론
3.2. 국내외 인공지능 활용
3.3. 인공지능의 도움으로 단순화된 업무 및 의료의 질 제고
3.4. 병원운영의 효율화
3.5. 건강보험 검증의 간소화
3.6. 결론

4. 인공지능 의사로봇 왓슨의 특징과 등장에 따른 문제점
4.1. 인공지능 의사로봇 왓슨이란?
4.2. 인공지능 의사로봇 왓슨 도입현황
4.3. 인공지능 의사로봇 왓슨의 진료현황
4.4. 인공지능 의사로봇의 치료원리
4.5. 인공지능 의사로봇의 강점(왓슨) 및 특징
4.6. 국내 주요병원 AI기술 개발현황
4.7. 인공지능 로봇 진료행위에 대한 문제점

5. 참고 문헌

본문내용

1. 임상의사결정지원 시스템
1.1. 임상의사결정이란?

임상의사결정이란 결정할 문제와 그에 관한 몇 가지 가능한 선택이 있을 때 그 중 하나를 골라 행동으로 옮기는 것이다. 임상의사결정을 통해 의료진은 사용자에게 환기, 권고, 조언, 주의집중 경고, 잘못된 점 지적, 관련정보 제공 등을 할 수 있으며, 이는 특정 환자 또는 대상자 상황이나 상태에 맞추어진 선택적인 정보를 제공하는 것이다. 임상의사결정은 의료정보 기술 활용을 전제로 하며, 의료진과 환자의 바람직한 행동 변화를 유도하는 것을 목적으로 한다.

의사결정은 분야별로 다양한 양상을 보인다. 의료분야에서 의사결정은 과학적으로 알려진 지식과 정보를 바탕으로 복잡한 진단적 추론이 관련되고, 치료적 불확실성, 환자의 선호도, 가치, 비용 등도 같이 고려해야 한다. 간호에서의 의사결정은 직접적인 환자 간호와 관련된 임상의사결정과 간호행정, 관리를 위한 관리자 의사결정으로 구분된다. 임상의사결정의 주요 사용자는 의료진, 환자 또는 건강한 일반인이다.


1.2. 임상의사결정지원에 대한 정의

임상의사결정지원은 "의료진, 환자 또는 건강한 일반인의 건강관련 의사결정에 도움을 주기 위해 설계된 컴퓨터 활용"이다. 즉, 컴퓨터 기반으로 특정 환자와 직접 관련된 지식을 선택적으로 이용함으로써 개개인의 진료와 건강관리에 관한 의사결정을 지원하는 것이다.

임상의사결정지원은 의료정보 기술 활용을 전제로 하며, 의료진과 환자의 바람직한 행동 변화를 유도한다. 또한 사용자에게 문제에 대한 환기, 권고 및 조언 제공, 주의집중 경고, 잘못된 점 지적, 관련정보 제공 등의 기능을 한다. 이때 특정 환자 또는 대상자의 상황이나 상태에 맞추어진 선택적인 정보를 제공한다.

따라서 임상의사결정지원은 의료진, 환자, 일반인의 의사결정 과정에 컴퓨터 기술을 활용하여 도움을 주는 시스템이라고 할 수 있다.


1.3. 임상의사결정지원 시스템 구현을 위한 핵심요소

임상의사결정지원 시스템 구현을 위한 핵심요소는 다음과 같다.

첫째, 입력이다. 의사결정 도움이 필요한 업무나 절차가 있어야 하며, 해당 업무를 잘 알고 있는 전문가가 전문지식을 정의해야 한다. 예를 들어 고칼륨혈증이 환자에게 신속한 중재가 필요한 문제인지, 그렇다면 어떻게 신속한 중재가 이루어지도록 할 것인지, 고칼륨혈증은 무엇인지 등을 정의해야 한다.

둘째, 추론 엔진이다. 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 옮겨야 한다. 즉, 환자의 어떤 데이터가 필요한지, 그 데이터를 어떤 기준으로 평가할 것인지 등을 정의해야 한다. 예를 들어 혈중 전해질 칼륨 수치가 6.5mmol/L 이상일 때 사용자에게 경고를 준다든지 신장내과 환자의 경우 기준을 다르게 설정한다든지 등을 결정해야 한다.

셋째, 지식 기반이다. 사용자와 시스템이 어떻게 상호작용 할 것인지를 정의해야 한다. 예를 들어 사용자 화면에 메시지를 보여줄 것인지, 휴대폰에 SMS 메시지를 띄울 것인지 상호작용 경로와 방법을 정의해야 한다.

넷째, 출력이다. 사용자와 시스템의 상호작용 방식을 정의하여 시스템의 출력 형태를 결정한다.

이와 같은 4가지 핵심요소가 임상의사결정지원 시스템 구현에 필요하다.


1.4. 임상의사결정지원 시스템의 유형

임상의사결정지원 시스템의 유형은 크게 기능에 따른 분류와 다루는 내용에 따른 분류로 나눌 수 있다.

기능에 따른 임상의사결정지원 시스템 분류에는 정보관리, 주의집중, 개별화된 권고제공 기능이 있다. 정보관리 기능은 지식 저장, 검색, 브라우징에 초점을 두며 정보에 대한 해석은 다루지 않는다. 주의집중 기능은 검사결과나 약물처방 정보와 관련된 경고, 알림 등으로 구현되며 로직이 단순한 특징이 있다. 개별화된 권고제공 기능은 사용자 맞춤식 평가와 조언을 제공하며 단순 로직, 의사결정이론, 수학적 통계 모델 등이 사용된다.

임상의사결정지원 시스템이 다루는 내용에 따른 분류로는 처방전달, 건강증진, 실무지침 및 프로토콜, 임상주경로, 유해사례감시 등이 있다. 처방전달 임상의사결정지원 시스템은 약물 상호작용, 약물용량, 연령 및 임신 금기 약물 등과 검사처방의 적정성 여부 확인 등을 다룬다. 건강증진 임상의사결정지원 시스템은 당뇨환자에게 합병증 발생 예방을 목적으로 정기 검진을 권고하는 등의 기능을 가진다. 실무지침 및 프로토콜 임상의사결정지원 시스템은 관리 실무지침에 따른 권고사항을 시간 흐름과 환자상태에 따라 제공할 수 있도록 설계된다. 임상주경로는 시간 흐름과 환자상태를 고려하지만, 여러 부서와 의료진이 관여하는 업무 프로세스가 교차한다는 점에서 실무지침 및 프로토콜 임상의사결정지원 시스템과 차이가 있다. 유해사례 감시 기능은 특정 약물복용 후의 부작용, 관련 검사결과를 모니터하는 것이다.

임상의사결정지원 시스템은 또한 시스템 측면의 능동성 여부에 따라 능동형과 수동형으로 구분되며, 시스템 활성화 방식에 따라 데이터 주도, 시간 주도, 이벤트 주도 방식으로 나뉜다.

이처럼 임상의사결정지원 시스템은 다양한 기준에 따라 유형화될 수 있으며, 각 유형별로 서로 다른 기능과 특성을 가지고 있다.


1.5. 간호과정에서의 적용

임상의사결정지원 시스템은 간호과정에서 다양한 방식으로 활용될 수 있다.

첫째, 간호진단 권고 임상의사결정지원 시스템이 있다. 이는 환자의 객관적인 간호사정 데이터에 근거하여 간호진단 추론 과정을 지원하고, 실무에서의 간호진단 활용을 독려하며 교육적인 기회를 제공한다. 구체적으로 환자의 데이터와 개념, 간호진단 간의 관련성을 지식기반으로 구축하고, 이를 바탕으로 추론을 수행한다.

둘째, 전문간호사를 위한 이차 뇌졸중 예방 임상의사결정지원 시스템이 있다. 미국 보훈병원에서 개발한 이 시스템은 뇌졸중 발생 예방을 위한 실무지침에 대한 실무자의 충실도를 높이기 위해 구축되었다. 간호기록과 자동으로 연계되어 있고, 검사와 처방에 대한 자동 알림 기능을 제공하며 질 지표 관련 정보를 수집하는 기능도 갖추고 있다.

셋째, PDA를 이용한 간호진단 임상의사결정지원 시스템이 있다. 미국 콜럼비아대학교 간호대학에서 개발한 이 시스템은 학생실습 로그를 지원하며, 간호진단 및 환자안전 관련 자료를 제공한다.

이처럼 임상의사결정지원 시스템은 간호과정 전반에 걸쳐 활용되고 있다. 특히 간호진단 과정, 전문간호사의 실무 지원, 학생실습 등에서 그 유용성이 입증되고 있다. 이를 통해 체계화된 간호지식을 실무에 연계하여 더 나은 간호를 제공할 수 있다는 점에서 임상의사결정지원 시스템의 간호분야 적용은 매우 중요하다고 할 수 있다.


1.6. 미래 전망

임상의사결정지원 시스템의 미래 전망은 매우 밝다고 할 수 있다. 이 분야의 연구개발과 응용 노력이 확대될 것으로 보이는데, 그 이유는 다음과 같다.

첫째, 최근 전자건강기록 시스템(EHR)의 확산과 의료정보의 표준화, 구조화 노력이 이루어지고 있어 향후 임상의사결정지원 시스템의 수용과 확산을 촉진하는 기반을 제공하기 때문이다. EHR 시스템의 확대로 과거에는 의료기관별로 분산되어 있던 환자 진료 정보가 통합되어 관리되고 있으며, 이를 토대로 임상의사결정지원 시스템이 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있게 되었다.

둘째, 임상의사결정지원 시스템이 환자안전과 의료서비스의 질 향상에 기여할 수 있다는 점이 부각되고 있다. 특히 간호사의 역할이 환자안전에 밀접하다는 의료계의 인식이 확산됨에 따라 간호사의 임상업무를 지원하는 임상의사결정지원 시스템 개발이 강조되고 있다. 간호사는 이러한 ...


참고 자료

최신간호정보학 박현애 외 현문사 2012년
평생전자건강진료기록(Electronic Health Records) 기반 임상의사결정지원 시스템 연구 동향(조인숙, 김정아)
병원 의사결정지원 시스템의 서비스 품질이 경영성과에 미치는 영향 : K대 병원 사례 중심으로(박진희, 권두순, 이미영)
심혜정, 김건우, 우리 기업의 인공지능을 활용한 비즈니스 모델, 트레이드 포커스, 2018.3.
이경전, 인공지능의 현실과 향후 전망, KISA Report, 2016.2.
이경전, 인공지능 산업을 위한 제언, KDI 나라경제, 2016.10.
인공지능 의사 ‘왓슨’, 7초 만에 추천 항암제-생존율 술술∼/조건희/2017.03.20
인공지능 의사 왓슨이 가져온 충격?/동아사이언스 이철민/2017.02.04
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