Chronic disease is a long term illness which requires lifetime treatment. Medical doctor needs to keep tracking patients’ status over time including periodically medical examinations and tests. There are a lot of medical resources and it is inadequate for medical doctor to review those huge numbers of medical information for a chronic patient. Therefore, the results from these examinations ought to be consolidated into an integrated view efficiently. To solve this problem, medical doctors are not only inspecting medical information, but they are using computer-assistant systems to analysis these results. Over enduring treatment period, chronic condition patients or doctors have a difficult to recognize at once whether they are facing an urgent situation or which patient have to be treated first because of a huge database of medical records. There is reason why we need a system providing summarization of his/her condition status to present in a view.
The objective of this thesis is to propose an extended medical service workflow comprised of discrete modules which functions together to downscale manual procedures in diagnosis making process electronically and to visualize federative medical information as an abstractive form on the system interface effectively. For this goal, we accommodate the Timeline [55] visualization method and integration method of Sakura viewer [3] with ambient information system [56] notion for chronic disease patients and medical doctors. In the thesis, to improve the traditional OCS system as one of the medical order system, we discussed an advanced OCS system with an ambient information system that is utilizing the patients’ status classification function. Particularly, we study the cost-effective approach of using existing electronic medical data to direct patient management during the physician visits and on the contracted medical data access used in a system to support the management of a chronic disease to create a decision aid system based on a clinical process of the PSCM we proposed. The PSCM is designed to use medical knowledge contained in a medical examination process to chronic disease-specific care rules for an individual patient based on information stored in the patient’s electronic medical DB. The reason was why we considered the increasing availability and importance of contracted clinical steps to improve efficiency and cost-effectiveness in medical care. In performance evaluation, we showed the effectiveness of ambient information and display to differentiate patient’s disease classification.
This new system has three contributions: the first, we redefined a new medical service workflow of disease control and management process. Secondly, we proposed a new quantitative/qualitative classification & multidimensional analysis method for chronic disease. Lastly, we implemented two medical systems integrated visualization methods managing patients and medical information effectively according to the multidimensional data analysis.
Through the evaluation and experiment, we showed that the overall medical service cost is deduced from a clinical scenario, and estimated usefulness of our proposed ambient information interface in two grid systems. In results of the experiments, we can see that the proposed ‘The Patient’s Status Classifier and Management Module (PSCM)’ is cost effective and ambient visualization systems are helpful for supporting composite services in the platform and making users recognize medical information well.
만성질환은 인구의 고령화와 함께 생활양식 및 환경의 변화로 인한 질병구조의 전환을 가져왔으며, 이로 인하여 당뇨병, 고혈압, 뇌혈관성 질환 등 만성퇴행성 질환이 급격하게 증가하고 있다. 미국의 경우 2020년까지 전체 의료비의 80%가 만성질환에 의한 지출에 의한 것이 될 것이란 예측이 있다 [58]. 이처럼 당면해 있는 문제에 대응하기 위하여 최근 광대역 네트워크, 센서, 이동형 단말기를 이용하여 생체 신호를 계측하여 환자의 상태를 모니터링하고 언제 어디서나 환자의 데이터를 처리할 수 있는 환자 맞춤형 의료 시스템 기반의 E-health 서비스가 연구되고 있는 실정이다. 더불어 최근 e-Health care 기술의 발전은 종래의 서비스 공급자, 시스템 개발자 위주의 의료 서비스에서 벗어나 서비스 수요자 및 사용자 중심의 의료 서비스로 급속히 변화하고 있다. 따라서 기존의 의료 정보 시스템은 질환 예측, 맞춤 의료, 조기 진단, 자가 건강 관리에 대한 수요를 충족시킬 수 있는 시스템으로의 변모를 요구 받게 되었다.
본 고에서는 만성 질환 환자의 검진 및 센싱 결과를 바탕으로 환자의 건강 위험 도를 분석하고 다량의 복잡한 의료 정보를 지능적으로 통합하는 의료 서비스 방식을 제안하였으며 정보를 인지공학적으로 시각화할 수 있는 정보 시스템의 방법으로써 앰비언트 디스플레이[28]를 다루었다.
만성질환은 장기적이고 합병증의 영향이 매우 큰 질환이므로 진단 과정에 대량의 정보가 필요하다. 또한 실시간으로 모니터링 해야 하므로 환자의 진단 정보를 정성/정량적으로 다차원 분석하고 분류하는 과정이 필요하다. 우리는 기초검진과 센싱 결과를 이용하여 환자를 구별하고, 환자의 위험 요소를 추출한 다음 질환 가능성을 판단하고 마지막으로 환자의 위험 요소를 통합적으로 계산하여 환자의 건강 위험도, 즉 환자의 상태를 구별한다. 이것이 다차원 분석의 과정이다.
이 다차원 분석 과정을 2가지 의료 시나리오인 당뇨 합병증과 심장질환을 판별하는 예시에 적용하여 타당성 여부를 검증하고자 하였다. 그 결과, 시스템은 두 가지 측면, 즉, 의료서비스 비용과 정보 인지 부담에 대한 문제를 해결할 수 있었다. 제안한 의료 정보 서비스를 통해 우리는 이동 중, 멀티태스킹과 같은 업무 중에도 실시간 환자의 상태를 모니터링할 수 있는 환경을 제공하여 조기 진단의 기회를 부여하고 환자의 응급 상황에 보다 유연하게 대처할 수 있도록 하였다. 또한 통합적 가시화를 주요 기능으로 하는 시스템 주요 인터페이스와 환자의 정보와 우선 순위를 직관적으로 파악할 수 있는 부가적 인터페이스 형태를 통해 정보 인지적 부담을 덜고 인적, 진단 비용을 절약할 수 있도록 하였다. 마지막으로 환자 측면에서는 자가 건강 관리를 할 수 있는 기회를 제공할 수 있었다.
