인공지능 기반 실시간 MES 자동화 평가 모델 개발 (Development of AI-based real-time MES automation evaluation model)

서지정보

· 발행기관 : 차세대컨버전스정보서비스학회
· 수록지 정보 : 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 / 12권 / 1호 / 95 ~ 103페이지
· 저자명 : 김재승, 김현영, 김윤재, 김영재, 김광기, 박동균

초록

염증성 장질환이란 장에 만성적인 원인불명의 염증을 일으키는 질환으로 궤양성 대장염과 크론병을 말한다. 염증성 장질환의 진단은 환자의 여러 정보들을 종합적으로 판단하여 진단을 내리게 된다. 이 중 가장 중요하고 근간이 되는 검사가 내시경 검사이다. MES는 궤양성 대장염 환자를 대상으로 다양한 임상시험에서 내시경적 염증 활성도를 객관적으로 평가하는 대표적인 표준화 지표이다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 적용하여 이에 대한 자동화 평가 모델을 제안하였다. 실제 임상현장에서의 사용성을 높이기 위하여 중요한 것은 인공지능 모델의 실시간 처리 능력이다. 객체 분류 모델 중 실시간 시스템에 적합한 YOLO 모델을 사용하여 기존 머신러닝 모델과 객체 분류 모델로 많은 성과를 보이고 있는 Faster R-CNN과의 정확도를 비교한 결과 MLP 75.3%, SVM 78%, Faster R-CNN 90.5%, 제안하는 방법 92.7%을 보였다. 초당 프레임 처리 속도는 Faster R-CNN에 비해 약 10배 이상의 빠른 처리속도 처리를 보였다.

영어초록

Inflammatory bowel disease is a disease that causes chronic, unknown inflammation of the intestine, including ulcerative colitis and Crohn's disease. Diagnosis of inflammatory bowel disease is made by comprehensively judging various information of the patient. The most important and fundamental examination among these is endoscopy. MES is a representative standardized index that objectively evaluates endoscopic inflammatory activity in various clinical trials targeting patients with ulcerative colitis. n this study, an automated evaluation model was proposed by applying artificial intelligence technology. What is important to improve usability in actual clinical settings is the real-time processing capability of artificial intelligence models. As a result of comparing the accuracy of the existing machine learning model and Faster R-CNN, which is showing great results as an object classification model, using the YOLO model suitable for real-time system among object classification models, MLP 75.3%, SVM 78%, Faster R-CNN 90.5%, showed 92.7% how to suggest. The frame per second processing speed showed about 10 times faster processing speed compared to Faster R-CNN.

참고자료

· 없음