일반적으로 림상에서 질병의 진단 및 중증도평가는 환자로부터 직접 얻어지는 자각 및 타각증상과 함께 기구 및 실험검사소견들을 종합적으로 분석하여 진행한다. 이 방법은 반드시 해당 질병에 대한 충분한 지식과 함께 많은 림상경험을 요구한다. 의사들의 기술수준이 각이하고 병원들마다 주어진 조건과 환경이 다른데로부터 질병을 진단하거나 중증도를 평가하는데서는 일련의 문제들이 제기되고있다. 례하면 질병의 진단 및 중증도평가에 리용할 증상 및 증후들과 기구 및 실험검사지표들을 선정하는 문제, 질병의 진단 및 중증도평가에 리용하는 지표들사이의 호상관계와 진단 및 중증도평가에 이바지하는 기여정도를 밝히는 문제, 해당 질병들에 따르는 환자자료들의 부단한 갱신과 수정문제, 질병의 진단 및 중증도평가를 정량적으로 진행하여 객관성과 신속성을 철저히 보장하는 문제 등이 자주 제기된다. 그러므로 현시기 정보산업시대, 지식경제시대의 요구에 맞게 환자에게 2차적부담을 주지 않으면서도 적은 개수의 지표들을 가지고 질병의 진단 및 중증도평가를 신속정확히 하기 위한 연구활동이 활발히 벌어지고있다.
최근에 개발된 인공신경망에 의한 고혈압의 병기평가체계는 의사들은 물론 고혈압환자들이 직접 콤퓨터상에서 해당 증상 및 검사소견들을 하나하나 입력하고 고혈압의 병기를 평가하거나 평가받음으로써 고혈압관리를 과학적으로 정상화할수 있다.
연구집단이 개발한 고혈압의 병기평가지원체계에는 환자자료입력부, 진단 및 처리부, 치료현시부 등이 있다.
환자자료입력부에는 환자의 일반지표와 고혈압의 병기평가에 유용성있는 진단지표들이 부류별로 설치되여있다. 여기서 환자의 기초자료들을 입력한다.
기초자료들이 항목별로 입력되면 정성지표들은 자동적으로 수량화되며 정량지표들은 그대로 연산에 참가한다.
고혈압의 병기평가에 유용성있는 진단지표들은 통계적검정수법들인 t-검정과 χ2-검정을 진행하여 과학적으로 밝혔다.
χ2-검정결과 정성지표들가운데서 유전적소인, 정신적긴장, 뒤목뻣뻣한감,귀울이, 팔다리저린감, 기억력감소, 심장부압박감, Ⅰ음강성, TV1>TV6, RV1/TV5>10mm, 세소동맥협착, 유두부종, 얼굴부종, 오줌량감소, 입맛저하, 성욕저하 등의 지표들이 고혈압의 병기평가에 유의하였으며 병앓은기간, 심장부불안감, 심장부동통, 숨차기, 좌계확대, Ⅱa>Ⅱp, RV5>26mm, SV1+RV5>36mm, 대동맥궁확대, 좌4궁증대, 안저출혈, 오줌단백 등의 지표들은 고혈압의 병기평가에 유의성이 뚜렷하였다.
t-검정결과 정량지표들가운데서 몸질량, 확장기혈압, 맥박, 대동맥경, 좌심심후벽두께, 좌심실수축기경, 좌심실확장기경 등의 지표들이 고혈압의 병기평가에 유의하였으며 나이, 수축기혈압, 맥압지표들은 고혈압의 병기평가에 유의성이 뚜렷하였다.
진단 및 처리부에서는 입력된 자료들을 가지고 BP신경망에 의한 처리과정을 거쳐 고혈압의 병기를 평가한다.
BP신경망에 의한 처리과정은 과학기술계산도구의 하나인 MATLAB Neural Network Toolbox 4.0에서 BP(Back Propagation)신경망을 리용하여 진행하였다.
치료현시부에서는 고혈압의 병기에 따르는 치료대책을 참고하여 고혈압관리를 과학적으로, 정상적으로 진행할수 있다.
콤퓨터에 의한 고혈압의 병기평가지원체계를 리용하여 고혈압환자 443명의 병기를 평가한데 의하면 93.7% 였다.
우리는 콤퓨터에 의한 고혈압의 병기평가지원체계를 림상에 적극 도입하여 그 효과성을 과학적으로 밝히고 생체공학분야와 순환기내과분야와의 공동연구와 학술교류를 힘있게 진행해나갈것이다.
