의약품 임상의사결정지원시스템 : 의료인공지능 수요조사로부터 개발 및 평가에 이르기까지 단계별 사례연구 = Medication Clinical Decision Support System :A Study on Demand Investigation, Development and Evaluation of the Medical Artificial Intelligence and Decision Support System
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2020
학위논문사항
학위논문(박사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 디지털헬스학과 2020. 8
발행연도
2020
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
126 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 차원철
UCI식별코드
I804:11040-000000159033
DOI식별코드
소장기관
임상의사결정지원시스템 (Clinical Decision Support System, CDSS)은 의료를 개선할 수 있는 높은 잠재력을 지니고 있지만, 임상 이행 단계에서의 장벽들로 인해 그 잠재력을 실현하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 알고리즘을 활용한 CDSS 추론엔진을 개발함으로써 맥락정보를 반영한 경보를 제공하고, 시스템적 요인과 인적요소를 함께 고려한 인간공학적 접근법의 활용 및 경보 피로 현상에 대한 분석과 개선안 도출의 방식을 통해 CDSS 적용상 문제점을 극복하고자 하였다.
본 연구는 지능형 CDSS 수요조사, 지능형 처방 CDSS 추론엔진 개발, 지능형 처방 CDSS의 사용자 인터페이스 (User Interface, UI) 개발, 및 처방 CDSS 활용 현황 분석의 의약품 CDSS라는 주제와 연결된 4 가지의 별개의 연구로 각 장을 구성하였다. 본 연구의 중추를 이루고 있는 현 의료 시스템 하 높은 사망률을 보이는 암환자에서의 칸디다혈증 예측을 위한 기계학습 알고리즘(CanDETEC)의 개발 및 검증 과정은 제 3장에 수록되었다. 해당 주제를 도출하기 위한 응급, 중환자실 의료진의 의료인공지능 알고리즘에 대한 이해도 및 기대와 우려, 그리고 임상적용전략을 조사는 제 2장에 수록되어 있으며, 제 4 장에서는 응급실에서의 의약품 CDSS가 생성하는 경보에 대한 의료진의 대응 패턴에 대한 후향적 연구를 수행하여, 의사의 경보무시행동에 영향을 미치는 요인을 밝히고 그 영향의 강도를 측정하였다. 제 5장에서는 CDSS 디자인, 환자수준의 위험도 사정을 위한 어플리케이션에 대한 체계적 조사를 통해 이들 어플리케이션이 수록하여야 하는 구성요소를 기반으로 체크리스트를 개발하였으며, 이를 활용하여 CanDETEC 모델의 UI 개발 사례를 제시하였다.
본 연구논문은 의약품 CDSS의 개발에서 평가에 이르는 전반의 과정에 대한 융합연구를 다루었으며, 이를 통해 의약품 CDSS의 수요조사, 개발, 임상이행 전략 수립, 적용 이후의 평가에 대한 단계별 우수사례를 제시하였다.
The Clinical Decision Support System (CDSS) has a high potential to improve healthcare, but the barriers at the clinical implementation stage make it difficult to realize its potential. This paper aims to provide an alert comprising contextual information by developing a CDSS inference engine that utilizes medical artificial intelligence (AI) algorithms to overcome the problems in the application of CDSS. This study utilized an ergonomic approach of CDSS considering both systemic and human factors, analysis of alert fatigue phenomenon, and deriving improvement plans.
This study consists of four separate studies linked to the subject of medication CDSS: intelligent CDSS demand research, development of an intelligent medication CDSS reasoning engine, development of an intelligent medication CDSS user interface (UI), and analysis of physicians’ medication CDSS utilization pattern. The process of developing and validation of machine learning algorithms for predicting candidemia in cancer patients (CanDETEC model) with high mortality rates under the current medical system is included in Chapter 3. The critical care setting providers’ hope and hype on medical AI algorithms, and investigations of its clinical application strategy are included in Chapter 2. Chapter 4 outlines a retrospective study conducted on physicians’ alert overriding behavior to the alert generated by the medication CDSS in an emergency department setting. This study identifies the factors affecting the physicians’ alert overriding behavior and to measure the intensity of its effects. Chapter 5 develops a “patient level risk assessment dashboard interface (PALRADIN)” checklist through a systematic investigation of CDSS design and applications for assessing patient-level risk which summarises the components to be contained in these applications. Based on this, a UI development case of the CanDETEC model is presented.
This research study examines convergence research on the entire process from the development to evaluation of medication CDSS, and through this, presents best practices for each step of medication CDSS demand research, development, clinical implementation strategy establishment, and evaluation after its application.
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