임상 지식과 의사결정 트리의 Rule Induction을 이용한 Dempster-Shafer Theory 기반의 임상 의사결정 지원 시스템

Abstract

임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)은 복잡한 의학지식을 컴퓨터의 추론을 통해서 환자의 질병 상태를 예측한다. 따라서 복잡한 임상지식을 컴퓨터가 해석 가능한 형태로 Rule Base를 생성하여 환자의 질병을 예측한다. 하지만 CDSS는 데이터에 의존하기 때문에 임상지식의 Rule Base의 불확실성이 존재한다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 Rule Induction 기법과 임상 지식의 Rule Base를 결합한 적응형 심혈관 예측 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Dempster-Shafer를 이용하여 Rule Induction을 통해서 얻은 학습패턴 Rule과 임상 지식의 Rule Base를 결합하여 환자의 심혈관 상태를 예측한다. 실험 결과, 제안하는 시스템의 정확도는 67.416%이며, 다른 대조군 보다 높게 나타났다.