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분산 헬스케어에서 다수인의 동시판정

전문가 제언: ○ 차세대 컴퓨팅으로 각광을 받고 있는 Ubiquitous, Wearable, Pervasive, Distributed 등의 패러다임 들은 모두 지능화된 환경의 상황 의식적 모델링을 나타내는 동의어로 사회 각 분야에서 그 유용성을 인식하여 업무적용 연구 및 사업을 추진하고 있다. 그러나 상황 의식성, 은폐성, 이동성, 연속적 실시간 감시 등 그들의 특성으로 볼 때 헬스케어 만큼 적합한 분야가 없는 것으로 인식되고 있다.

○ 헬스케어에서 이들의 이용 형태는 생리신호 감시와 행동 감시로 구분될 수 있다. 맥박, 호흡 등 생리신호를 바탕으로 증상을 추정하는 일은 기존 의학계의 정립된 노하우가 별 문제 없이 적용될 수 있으나, 행동 변화패턴으로부터 질병을 유추 해석하는 것은 새로운 분야로써 최근 연구가 쇄도하고 있다.

○ 거주자의 행동을 센서로 감지하여 심각한 상태를 추정하는 연구는 미국 Florida 대학교의 Gator Tech Smart Home 프로젝트, 스페인 Sevilla 대학교 생의학 그룹의 노인지원 가상센터(CVAM) 프로젝트 등에서 2005년 이래 활발히 연구되고 있고 본건 Oregon 보건과학 대학교 노화기술센터 Hayes의 연구도 같은 맥락이다.

○ Hayes는 가정에서 다수 거주인 중 특정인의 보행속도 변화를 감지하여 질병을 유추하는데 중점을 두었다. 그는 수신신호강도(RSSI) 분포를 기반으로 Bayes 이론, Gaussian 함수 등을 이용하여 위치확률을 추정했고, Monte Carlo 기법으로 시뮬레이션 하여 Gaussian 혼합 모델을 통하여 특정인을 식별하여 보행속도 변화패턴을 감시하였다.

○ Hayes는 이 기법으로 6개월간 의식퇴화 환자를 감시하여 보행속도가 빨라지는 것을 식별하였다. 우리나라에서도 가천의대, 서울의대, 연대의료원 등에서 생리신호 감시 프로젝트는 진행하고 있으나 행동 변화패턴 감시를 통한 질병 유추해석의 연구노력은 보고되고 있지 않다.

○ 본 고의 결과는 장소와 인원수를 일반화 시키고, 의학적 장기 임상연구를 거처 실제 배치를 통해 국민건강관리에 크게 기여할 것으로 본다.

저자: Tamara. L. Hayes, Misha Pavel, et al
자료유형: 학술정보