KR101843928B1

KR101843928B1 - 의료 검사 데이터 분석결과 표현 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101843928B1
Application number: KR1020110113532A
Authority: KR
Inventors: 권근주; 우경구; 김예훈; 홍석진
Original assignee: 삼성전자 주식회사
Priority date: 2011-11-02
Filing date: 2011-11-02
Publication date: 2018-04-02
Also published as: KR20130048597A; US20130110406A1; EP2590096A3; EP2590096A2

Abstract

입력된 의료 검사 데이터를 분석하여 그 결과를 상호 연관지어 표현하는 방법 및 장치가 개시된다. 일 양상에 따른 검사 데이터 분석결과 표현 방법은, 수신된 질병 진단에 필요한 검사 데이터를 분석하여, 다수의 분석 항목에 대한 결과를 도출하는 단계, 및 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여, 분석 항목에 대한 결과를 표현하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

의료 검사 데이터 분석결과 표현 방법 및 장치 {Method and apparatus for displaying an analysis result of medical measured data}

진단을 위한 의료 기기에서의 사용자 인터페이스에 관한 기술과 관련된다.

현대 의학에서는 다양한 종류의 의료기기의 도움을 받아 질병을 진단한다. 의료기기에는, 심전도(electrocardiography, ECG) 측정장치, 혈압계, 체온계, 산소 포화도 측정기, MRI(Magnetic Resonance Imaging) 장치, CT(Computed Tomography) 장치와 같이 환자의 생체신호를 직접 측정하는 장치가 있는가 하면, 환자의 신체에서 검체를 채취한 후 생화학적 검사를 하여 그 결과를 얻는 혈당 측정기, 혈액 검사기, 당뇨 검사기와 같은 장치도 있다. 의료진은 이러한 의료기기의 도움을 받아, 검사 데이터를 관찰하거나 분석하여 환자의 질병을 진단하고, 그에 따라 적절한 처방을 하게 된다.

한편, 이러한 검사 데이터가 많아질수록 한눈에 그 결과를 파악하기 어렵기 때문에, 이를 효과적으로 표현하는 방법이 필요하다. 일반적으로는 검사 데이터를 나열하기만 할뿐 종합적인 분석결과는 표현하지 못하거나, 여러가지 데이터 분석기술을 사용하여 얻은 분석결과를 표현하는데 있어 그 결과를 서로 연관지어서 나타내는데 한계가 있었다.

서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여 분석 항목에 대한 결과를 표현하는, 의료 검사 데이터 분석결과 표현 방법 및 장치가 제공된다.

본 발명의 일 양상에 따른 검사 데이터 분석결과 표현 방법은, 수신된 질병 진단에 필요한 검사 데이터를 분석하여, 다수의 분석 항목에 대한 결과를 도출하는 단계, 및 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여, 분석 항목에 대한 결과를 표현하는 단계를 포함할 수 있다.

이때 각각의 변량이 축이 되는 방사형 차트로 표현하되, 각 축에 대응되는 분석 항목의 상호 연관도에 따라 분석 항목이 배치될 수 있다.

그리고 본 발명의 다른 양상에 따른 검사 데이터 분석결과 표현 장치는, 수신된 질병 진단에 필요한 검사 데이터를 분석하여, 다수의 분석 항목에 대한 결과를 도출하는 분석부, 및 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여, 분석 항목에 대한 결과를 표현하는 제어부를 포함할 수 있다.

다수의 가능성 있는 질병의 종류, 그 원인, 발병 위치를 시각적으로 표현하되, 각각의 분석 항목을 서로 연관지어 표현하고 이를 의료진에게 제공함으로써, 질병의 진단, 처방 작업시 도움을 줄 수 있다.

도 1a 내지 도 1c는 방사형 그래프를 이용한 검사 데이터 분석결과 표현의 예를 도시한 도면,
도 2는 검사 데이터 분석결과의 3차원 표현의 일예를 도시한 도면,
도 3은 검사 데이터 분석결과를 시간의 경과에 따라 누적하여 표현한 일예를 도시한 도면,
도 4는 검사 데이터 분석결과 표현의 다른 예를 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 검사 데이터 분석결과 표현 방법의 플로우차트,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 검사 데이터 분석결과 표현 장치의 구성도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 예를 상세히 설명한다.

질병을 진단하는데 필요한 여러가지 의료 검사 데이터가 있다. 이러한 검사 데이터의 예로는, 심전도(ECG), 혈압, 체온, 산소 포화도, MRI 데이터, CT 데이터 등과 같이 환자의 생체신호를 직접 측정한 데이터와, 혈당, 혈액 검사 데이터, 당뇨 데이터 등과 같이 환자의 신체에서 검체를 채취한 후 생화학적 검사를 하여 얻는 데이터가 있다. 이들 검사 데이터를 분석하면, 다수의 분석 항목에 대한 결과를 얻을 수 있다.

검사 데이터의 분석에 의해 얻어지는 다수의 분석 항목의 예로, 질병의 종류, 발병 원인, 발병 위치 등을 들 수 있다. 그리고 이러한 다수의 분석 항목에 대한 결과값은 분석 알고리즘에 따라 정확도(accuracy), 신뢰도(confidence), 확률(probability), 참값(truth value)의 형태로 도출될 수 있다. 분석 알고리즘에 따라 여러가지 분류기(classifier)가 사용될 수 있는데, 일예로 퍼지 분류기(fuzzy set classifier), SVM(support vector machine), 결정 트리(decision tree) 등의 이진 분류기(binary classifier)의 조합으로 구성될 수 있다.

한편, 이러한 다수의 분석 항목에 대한 결과값은, 단순하게 나열하기 보다는 의료진이 보다 직관적으로 이용할 수 있도록 그 결과를 시각적으로 표현하여 제공하는 것이 중요하다.

도 1a 내지 도 1c는 방사형 그래프를 이용한 검사 데이터 분석결과 표현의 예를 도시한 도면이다.

예를 들어, 심전도 검사 데이터를 분석하면 심장 질환의 종류, 병리학적 원인, 발병 위치에 대한 분석 결과값을 얻을 수 있는데, 도 1a에 도시된 예와 같이 질병의 종류를 각 축으로 하여 방사형 차트로 표현될 수 있다.

다시 말하면, 가능성 있는 질병의 종류로 방실차단(atrio-ventricular block), 심근경색(myocardial infarction), 심실세동(ventricular fibrillation), 조기심실수축(premature ventricular contraction), 조기심방수축(premature atrial contraction), 심방세동(atrial fibrillation)을 들 수 있다고 하면, 각 항목에 대한 결과값을 방사형 차트의 중심으로부터의 거리값으로 표현할 수 있다.

이때 방사형 차트의 각 축은 서로 연관성 있는 질병이 상호 인접하도록 배치된다. 즉, 서로 유사성 있는 질병을 상호 인접한 축상에 배치하면 질병의 원인을 보다 시각적으로 확인할 수 있다. 도 1a의 예에서는 조기심방수축, 조기심실수축, 심실세동이 위치한 방향으로 보다 넓은 면적을 차지한 것을 알 수 있으며, 이로부터 조기심실수축의 가능성이 높은 것으로 진단할 수 있다.

한편, 도 1b에 도시한 바와 같이 질병의 병리학적 원인의 유사도에 따라 분석 항목을 배치하여 방사형 차트로 표현할 수 있다. 도 1b의 예에서는 질병원인에 따라 심혈관성(cardiovascular), 타기관/전해질성, 전도성(conduction), 구조성(structure), 염증성(inflamatory), 허혈성(ischemic)으로 분류하여 표현한 것을 알 수 있으며, 이렇게 표현한 결과 심장의 구조에 문제가 있을 가능성이 다른 경우보다 높다고 진단할 수 있다. 이 경우에도 각 분석 항목은 서로 연관성 있는 항목끼리 상호 인접하도록 배치된다.

또한, 발병위치에 따른 방사형 차트로 표현할 수도 있는데, 도 1c의 예에서와 같이 우심방, 우심실, 심실전부, 좌심실, 접합부/동방결절, 좌심방으로 분석 항목을 구분하고 그 결과를 표현할 수 있다. 도 1c를 참조하면, 좌심실에 문제가 있을 가능성이 다른 경우보다 높다고 진단할 수 있다.

전술한 예에서 각 축이 분석항목이 되는데, 각 축의 배치는 분석항목간의 연관도(correlation)를 정의하고 이에 따라서 순서를 정한다. 즉, 각 축의 이름(분석항목)을 꼭지점(vertex)으로 하고 축간 연관도를 노드간 변(edge)의 값으로 설정한 무향 그래프(undirected graph)로 표현한 그래프에서, 꼭지점을 방문할 때 방문 경로의 변의 값의 합이 가장 높은 경로를 구하는 해밀턴 방문(hamiltonian touring) 방법을 사용하여 축의 순서를 배치할 수 있다.

도 1a의 예에서, 질병의 연관도는 일예로 동시 발병 확률로 정의할 수 있다. 동시 발병 확률은 통계자료로 확보하고 있는 대상 인구의 발병 환자 데이터에서 두 질병의 자카드 계수(jaccard index)로 정의한다. 자카드 계수는 동시에 질병을 갖고 있는 환자 수를 각각 질병을 갖고 있는 환자들의 합집합의 원소의 수로 나눈 값으로 정의한다.

또한, 질병의 병리학적 원인은 종래의 여러가지 방법에 따라 계층 구조를 갖는 병리학적 트리 구조로 표현할 수 있다. 이 트리 구조의 가지는 각 루트 노드(root node)부터의 거리에 따라서 레벨(level)을 정의하고, 이 레벨에 반비례하는 무게값을 정의한다. 질병간의 연관도는 이 병리학적 트리 구조에서 서로간의 거리(지나가는 트리의 무게값의 합)의 역수에 비례하는 값으로 정의한다.

발병 위치는 물리적 인접도에 따라서 연관도를 설정할 수 있다. 인간의 장기와 혈관 구조를 해부학적 연관도에 따라서 무향 그래프(un-directed graph)로 표현할 수 있다. 각 변의 무게값은 동일하게 설정하거나 임의의 값으로 설정할 수 있다. 발병위치의 연관도는 이 그래프 상의 거리의 역수에 비례하는 값으로 정의한다.

도 2는 검사 데이터 분석결과의 3차원 표현의 일예를 도시한 도면이다.

즉, 도 1a 내지 도 1c에 도시된 같이 방사형의 2차원 그래프로 표현하는 대신 3차원으로도 표현할 수 있다. 다시 말하면, 검사 데이터를 분석하여, 제1분석항목에 대한 제2분석항목 결과를 세분화하여 도출하고, 제1분석항목과 제2분석항목을 각각 X, Y 좌표축으로 하여 그 분석 결과를 3차원으로 표현할 수 있다. 물론 여기서 제1분석항목 각각과 제2분석항목 각각은 그 연관도에 따라 서로 인접하게 배치됨은 물론이다.

도 2를 참조하면, 제1분석항목은 심장에서의 상대적 위치로, 정맥, 동맥, 방실, 방실접합부, 심실, 심실하단을 예로 들었으며, 제2분석항목은 하나의 대상에서의 상대적 위치로, 좌측면, 좌중앙, 심벽, 우중앙, 우측면, 후면을 예로 들어 표현하였음을 알 수 있다. 이와 같이 발병 지점을 심혈관 상의 위치로 표현한 그래프를 통해, 발병 지점을 3차원적으로 보다 확실하게 알 수 있다.

도 3은 검사 데이터 분석결과를 시간의 경과에 따라 누적하여 표현한 일예를 도시한 도면이다.

검사 데이터 분석결과는 시간의 경과에 따라 달라질 수 있는데, 일정 시간 이를 누적하여 표현할 수 있다. 이 경우에도 각 축의 항목은 그 연관성에 따라 인접하게 배치됨은 물론이다. 도 3을 참조하면, 현재, 10분전, 20분전, 30분전의 분석결과를 누적하여 표시한 것을 알 수 있으며, 이를 통해 어느 순간의 데이터만을 분석하였을 경우보다 높은 신뢰도의 진단 결과를 얻을 수 있다.

이때, 도 3에 도시된 바와 같이 현재까지 입력된 모든 검사 데이터를 분석한 결과를 종합하여 표현할 수도 있고, 별도의 입력 인터페이스를 통해 사용자로부터 시간 설정값을 입력받아, 해당 시간 구간의 분석결과를 표현할 수도 있다. 또한, 정해진 구간별로 측정값을 나누어 각 구간에 대한 판단 결과를 산출하고 해당 결과를 하나의 그래프에 누적하여 표현할 수도 있다. 시간의 경과에 따라 분석 항목에 대한 결과값을 색을 달리하여 표현하거나, 명도, 무늬, 선의 굵기 등을 달리하는 등 다양한 방법으로 표현할 수 있다.

도 4는 검사 데이터 분석결과 표현의 다른 예를 도시한 도면이다.

방사형 차트외에 단순한 막대 그래프의 형태도 가능하다. 다만 각 분석항목의 배치는 서로 연관도가 높은 항목끼리 서로 인접하게 배치된다. 방사형 차트가 아니더라도 분석항목간 연관도에 따라 각 분석항목의 배치를 달리한다면, 방사형 차트와 유사한 표현결과를 얻을 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 검사 데이터 분석결과 표현 방법의 플로우차트이다.

먼저, 환자의 생체신호 또는 검체의 분석 데이터를 포함하는, 질병 진단에 필요한 검사 데이터를 수신한다(510). 검사 데이터의 종류는 전술한 바와 같이 환자의 생체신호를 직접 측정한 데이터와, 환자의 신체에서 검체를 채취한 후 생화학적 검사를 하여 얻는 데이터를 모두 포함할 수 있다.

수신된 검사 데이터를 분석하여, 다수의 분석 항목에 대한 결과를 도출한다(520). 즉, 질병명, 원인, 발병위치 등 여러가지 분석 항목을 도출하고 그 결과값을 정확도(accuracy), 신뢰도(confidence), 확률(probability), 참값(truth value)의 형태로 도출한다. 분석 알고리즘은 전술한 모든 분류 방법이 사용될 수 있다.

그리고, 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여, 분석 항목에 대한 결과를 표현한다(530). 일예로, 각각의 변량이 축이 되는 방사형 차트로 표현하되, 각 축에 대응되는 분석 항목의 상호 연관도에 따라 분석 항목이 배치되도록 할 수 있다.

보다 구체적으로, 분석 항목은 가능성 있는 질병의 종류이며, 질병의 발병 유사도에 따라 배치될 수도 있고, 분석 항목은 가능성 있는 질병의 병리학적 원인이며, 병리학적 원인의 유사도에 따라 배치될 수도 있으며, 분석 항목은 가능성 있는 질병의 발병위치이며, 발병위치의 신체에서의 인접도에 따라 배치될 수도 있다. 이러한 일예에 따른 표현 결과는 도 1a 내지 도 1c를 참조하여 전술한 바와 같다.

또한, 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여 분석 항목에 대한 결과를 표현하되, 시간의 경과에 따라 누적하여 표현할 수도 있다. 이러한 일예에 따른 표현결과는 도 3을 참조하여 전술한 바와 같다.

한편, 3차원적인 그래프로 표현할 수도 있는데, 도 2를 참조하여 전술한 바와 같이, 제1분석항목에 대한 제2분석항목 결과를 세분화하여 검사항목을 도출하고, 제1분석항목과 제2분석항목을 각각 X, Y 좌표축으로 하여 그 분석 결과를 3차원으로 표현하되, 제1분석항목 각각과 상기 제2분석항목 각각은 그 연관도에 따라 서로 인접하게 배치될 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 검사 데이터 분석결과 표현 장치의 구성도이다.

검사 데이터 분석결과 표현 장치는 수신부(610), 분석부(620) 및 제어부(630)를 포함한다. 수신부(610)는, 환자의 생체 신호 또는 검체의 분석 데이터를 포함하는, 질병 진단에 필요한 검사 데이터를 수신한다. 검사 데이터의 종류는 전술한 바와 같이 환자의 생체 신호를 직접 측정한 데이터와, 환자의 신체에서 검체를 채취한 후 생화학적 검사를 하여 얻는 데이터를 모두 포함할 수 있다.

분석부(620)는 수신된 검사 데이터를 분석하여, 다수의 분석 항목에 대한 결과를 도출한다. 즉, 질병명, 원인, 발병위치 등 여러가지 분석 항목을 도출하고 그 결과값을 정확도(accuracy), 신뢰도(confidence), 확률(probability), 참값(truth value)의 형태로 도출한다. 분석 알고리즘은 전술한 모든 분류 방법이 사용될 수 있다.

그리고, 제어부(630)는 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여, 분석 항목에 대한 결과를 표현한다. 일예로, 각각의 변량이 축이 되는 방사형 차트로 표현하되, 각 축에 대응되는 분석 항목의 상호 연관도에 따라 분석 항목이 배치되도록 할 수 있다.

보다 구체적으로, 분석 항목은 가능성 있는 질병의 종류이며, 질병의 발병 유사도에 따라 배치될 수도 있고, 분석 항목은 가능성 있는 질병의 병리학적 원인이며, 병리학적 원인의 유사도에 따라 배치될 수도 있으며, 분석 항목은 가능성 있는 질병의 발병위치이며, 발병위치의 신체상 인접도에 따라 배치될 수도 있다. 이러한 일예에 따른 표현 결과는 도 1a 내지 도 1c를 참조하여 전술한 바와 같다.

한편, 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.

나아가 전술한 실시 예들은 본 발명을 예시적으로 설명하기 위한 것으로 본 발명의 권리범위가 특정 실시 예에 한정되지 아니할 것이다.

Claims

수신된 질병 진단에 필요한 검사 데이터를 분석하여, 다수의 분석 항목에 대한 결과를 도출하는 단계;
발병 유사도, 병리학적 원인의 유사도 및 발병위치의 신체상 인접도 중 적어도 하나를 기반으로 분석 항목간의 연관도를 판단하는 단계; 및
상기 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 상기 분석 항목간의 연관도를 기반으로 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여, 상기 분석 항목에 대한 결과를 표현하는 단계를 포함하는 검사 데이터 분석결과 표현 방법.
제1항에 있어서 상기 결과를 표현하는 단계는,
상기 각각의 변량이 축이 되는 방사형 차트로 표현하되, 각 축에 대응되는 분석 항목의 상호 연관도에 따라 상기 분석 항목이 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 방법.
제1항에 있어서,
상기 분석 항목은 가능성 있는 질병의 종류이며, 상기 질병의 발병 유사도에 따라 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 방법.
제1항에 있어서,
상기 분석 항목은 가능성 있는 질병의 병리학적 원인이며, 상기 병리학적 원인의 유사도에 따라 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 방법.
제1항에 있어서,
상기 분석 항목은 가능성 있는 질병의 발병위치이며, 상기 발병위치의 신체상 인접도에 따라 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 방법.
제1항에 있어서 상기 결과를 표현하는 단계는,
상기 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여 상기 분석 항목에 대한 결과를 표현하되, 시간의 경과에 따라 누적하여 표현하는 검사 데이터 분석결과 표현 방법.
제1항에 있어서 상기 결과를 도출하는 단계는,
상기 검사 데이터를 분석하여, 제1분석항목에 대한 제2분석항목 결과를 세분화하여 도출하는 검사 데이터 분석결과 표현 방법.
제7항에 있어서 상기 결과를 표현하는 단계는,
상기 제1분석항목과 제2분석항목을 각각 X, Y 좌표축으로 하여 그 분석 결과를 3차원으로 표현하되, 상기 제1분석항목 각각과 상기 제2분석항목 각각은 그 연관도에 따라 서로 인접하게 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 방법.
수신된 질병진단에 필요한 검사 데이터를 분석하여, 다수의 분석 항목에 대한 결과를 도출하는 분석부; 및
발병 유사도, 병리학적 원인의 유사도 및 발병위치의 신체상 인접도 중 적어도 하나를 기반으로 분석 항목간의 연관도를 판단하고, 상기 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 상기 분석 항목간의 연관도를 기반으로 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여, 상기 분석 항목에 대한 결과를 표현하는 제어부를 포함하는 검사 데이터 분석결과 표현 장치.
제9항에 있어서 상기 제어부는,
상기 각각의 변량이 축이 되는 방사형 차트로 표현하되, 각 축에 대응되는 분석 항목의 상호 연관도에 따라 상기 분석 항목이 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 장치.
제9항에 있어서,
상기 분석 항목은 가능성 있는 질병의 종류이며, 상기 질병의 발병 유사도에 따라 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 장치.
제9항에 있어서,
상기 분석 항목은 가능성 있는 질병의 병리학적 원인이며, 상기 병리학적 원인의 유사도에 따라 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 장치.
제9항에 있어서,
상기 분석 항목은 가능성 있는 질병의 발병위치이며, 상기 발병위치의 신체상 인접도에 따라 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 장치.
제9항에 있어서 상기 제어부는,
상기 다수의 분석 항목 각각을 변량(variant)으로 하고 서로 연관된 분석 항목을 인접하게 배치하여 상기 분석 항목에 대한 결과를 표현하되, 시간의 경과에 따라 누적하여 표현하는 검사 데이터 분석결과 표현 장치.
제9항에 있어서 상기 제어부는,
상기 검사 데이터를 분석하여, 제1분석항목에 대한 제2분석항목 결과를 세분화하여 도출하는 검사 데이터 분석결과 표현 장치.
제15항에 있어서 상기 제어부는,
상기 제1분석항목과 제2분석항목을 각각 좌표축으로 하여 그 분석 결과를 3차원으로 표현하되, 상기 제1분석항목 각각과 상기 제2분석항목 각각은 그 연관도에 따라 서로 인접하게 배치되는 검사 데이터 분석결과 표현 장치.