U-헬스케어 환경에서 의료장비 오류 원인 식별 및 발생 주기 예측을 위한 지식 생성 방법

Abstract

의료기관은 그 규모가 크기 때문에 의료장비들의 오류 처리가 쉽지 않다. 이에 본 논문에서는 장비의 오류 원인 식별 및 오류 주기 예측을 위한 지식 생성 방법을 제안한다. 장비의 오류 원인 식별을 위한 지식은 기존 오류 처리 데이터베이스로부터 얻은 오류 처리 내역으로부터 형태소를 분석하고, 각 증상 간 유사도를 기준으로 증상과 원인을 군집화 해 생성되며, 오류 주기 예측을 위한 지식은 기존의 오류 발생 일자를 입력받은 다음, 와이블 분포의 모수를 추정함으로써 생성된다. 실험 결과 오류 증상에 대한 원인의 정확도는 약 69% 및 오류 주기에 대한 정확도는 약 83%를 각각 얻었다. 오류 발생 주기에 대한 예측을 통해 필요한 장비를 미리 보유함으로써, 의료 재고 비용을 절감할 수 있으며, 오류 발생 시 원인을 빠르게 식별함으로써 오류 처리 비용역시 절감될 것이다.