클라우드 컴퓨팅 환경을 위한 환자 질병 정보의 효율적인 클러스터링 처리 방안에 대한 연구

A Study of An Efficient Clustering Processing Scheme of Patient Disease Information for Cloud Computing Environment

병원을 방문하는 환자의 질병은 환경과 생활 습관에 따라 같은 질병도 서로 다른 증상이 발생할 수 있다. 최근 환자를 대상으로 제공되는 의료 서비스는 질병에 따라 환자 증상을 분석하여 치료 방법을 선택할 수 있는 환경으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 같은 질병을 앓고 있는 환자들의 건강상태를 파악하여 질병 정도에 따라 치료 방법이 달라질 수 있기 때문에 환자 질병 정보에 따른 치료 방법을 그룹핑하여 효율적으로 관리할 수 있는 질병 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자 질병 정보를 빅 데이터화하여 의료진의 진료 효율성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 환자의 치료 만족도를 향상시킬 수 있는 특징이 있다. 제안 기법은 환자 동의하에 같은 질병을 앓고 있는 환자들의 질병 정보를 소그룹으로 클러스터링하여 빅 데이터 처리가 가능하다. 또한, 제안 기법은 환자 질병 정보에 따른 치료 방법을 특정 키워드를 통해 손쉽게 검색할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 제안 기법은 기존 기법에 비해 업무 효율성 측면에서 23% 향상되었으며, 질병 관리 시간도 11.3% 향상된 결과를 얻었다. 설문 조사를 통해 살펴본 의료 서비스에 대한 환자 만족도는 31.5% 높은 결과를 얻었다.

Disease of patient who visited the hospital can cause different symptoms of the disease, depending on the environment and lifestyle. Recent medical services offered in patients has changed in the environment that can be selected for treatment by analyzing the patient according to the disease symptoms. In this paper, we propose an efficient method to manage disease control because the treatment method may change at any patients suffering from the disease according to the patient conditions by grouping the different treatments to patients for disease information. The proposed scheme has a feature that can be ingested by the patient big disease information, as well as to improve the treatment efficiency of the medical treatment the increase patient satisfaction. The proposed sheme can handle big data by clustering of disease information for patients suffering from diseases such as patient consent small groups. In addition, the proposed scheme has the advantage that can be conveniently accessed via a particular keyword, the treatment method according to patient disease information. The experimental results, the proposed method has been improved by 23% in terms of efficiency compared to conventional techniques, disease management time is gained 11.3% improved results. Medical service user satisfaction seen from the survey is to obtain a high 31.5% results.