Clinical Decision Support System for Identification of Anaerobe

혐기성 동정을 위한 임상의사결정 지원시스템 개발

In the anaerobe identification, when we develop the clinical decision support system for department of laboratory medicine, we must consider expression of an incomplete knowledge structure and addition of an evolving knowledge based on an expert's informal and heuristic knowledge is very complicated work flow. In the present study, we developed the system for anaerobe identification to advise on identification of unknown bacillus using knowledge base and inference engine. In the future, we are planning to develop the clinical decision support system for the whole bacteria not only an anaerobe but also aerobe to offer an expert's static and dynamic knowledge.

혐기성 균의 동정과정은 업무영역 전체에 복잡성이 존재하며, 전문가의 비정형적인 경험적 지식을 주로 이용한다. 따라서 이와 같은 불완전한 지식체계를 시스템 내부에 표현하고 또한 사용자의 입장에서 진화하는 지식의 추가가 가능하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 실질적으로 임상에서 이용이 가능하도록 혐기성 균을 모델로 임상의사결정지원시스템을 개발하여 원인 균 동정과정 시 동정경로 설정 및 해답의 도출에 조언이 가능하도록 하였다. 앞으로 혐기성 균뿐만 아니라 실제 진단검사의학과에서 분리빈도가 높은 호기성균을 포함하는 전체 세균을 대상으로 하는 확대된 영역의 임상의사결정지원시스템이 개발되면 전문가의 견해에서 정적, 동적, 지식을 제공해 줄 수 있는 기반이 되고, 이를 위해 본 연구가 기반으로 활용될 수 있을 것이다.