Semantic Interoperable and shareable Knowledge Creation for intelligent decisions in Healthcare Domain

Taqdir Ali,Sungyoung Lee(이승룡) 한국정보과학회 2016 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2016 No.12

Personalization of wellness recommendations using contextual interpretation

Afzal, Muhammad,Ali, Syed Imran,Ali, Rahman,Hussain, Maqbool,Ali, Taqdir,Khan, Wajahat Ali,Amin, Muhammad Bilal,Kang, Byeong Ho,Lee, Sungyoung Elsevier 2018 expert systems with applications Vol.96 No.-

<P><B>Abstract</B></P> <P>A huge array of personalized healthcare and wellness systems are introduced into the portfolio of digital health and quantified-self movement in recent years. These systems share common capabilities including self-tracking/monitoring and self-quantifications, based on the raw sensory data. These capabilities provide solid ground for the users to be more aware of their health; however, such measures are inefficient for changing the unhealthy habits of the users. In order to induce healthy habits in the users, a system must be capable of generating context-aware personalized recommendations. The main obstacle in this regard is the contextual interpretation of recommendations based on user's current context and contextual preferences. To resolve these issues, we propose a methodology of cross-context interpretation of recommendations (CCIR) for personalized health and wellness services. The CCIR method adds additional capabilities to the traditional reasoning methods and builds advanced form of the reasoning with the incorporation of contextual factors in the process of interpretations of the recommendations. With CCIR, the self-quantification systems can be enhanced to generate personalized recommendations in addition to tracking, quantifying, and monitoring user activities. In order to validate the proposed CCIR methodology, a set of 40 contextual scenarios and corresponding recommendations are presented for the evaluation collected from 40 different end users and 10 domain experts. Using chi-square test evaluation, the results demonstrated acceptable “goodness of fit” indices for the system developed on proposed CCIR methodology with respect to the end users’ opinion. Also from the statistical observation, it is found that there exists a higher level agreement towards the system between the participants of both end users and experts.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> A method for cross-context interpretations of health and wellness recommendations. </LI> <LI> A mechanism of refining generalized recommendations to personalized recommendations. </LI> <LI> The contextual interpretations are made for increasing the user acceptability of a system. </LI> </UL> </P>

헬스 및 웰니스 플랫폼

Muhammad Bilal Amin,Wajahat Ali Khan,Bilal Ali Rizvi,방재훈(Jaehun Bang),Taqdir Ali,허태호(Taeho Hur),Shujaat Hussain,Imran Ali,김도형(Dohyeong Kim),이승룡(Sungyoung Lee) 한국정보과학회 2017 정보과학회지 Vol.35 No.7

임상 결정 지원 시스템을 위한 사용자 맞춤형 임상 도메인 온톨로지 추출 방법에 관한 연구

승현우,Taqdir Ali 한국IT정책경영학회 2017 한국IT정책경영학회 논문지 Vol.9 No.4

Clinical Decision Support Systems (CDSS) require a shareable knowledge base. However, sharing and reusing the expert’s knowledge is a challenging task. The proposed approach utilizes a web based application that acquires and adapts the clinical expert’s knowledge into shareable knowledge base. The system, Intelligent Knowledge Authoring Tool (I-KAT) creates rules in the form of Medical Logic Module (MLM) using HL7 standard Arden Syntax. These rules are easily shareable with HL7 compliant clinical institutions and organizations. To achieve interoperability using MLM, the system uses a mechanism for integration of terminology standard (SNOMED CT) concepts with CDSS standard (Virtual Medical Record (vMR)). The SNOMED CT ontology is comprehensive; containing more than 0.3 million concepts but 10 – 15% concepts of total ontology is normally used in rule creation for a specific domain. Semantically defining relationships between SNOMED CT concepts and vMR concepts require domain ontology development from the SNOMED ontology. In this paper we focus on automatic extraction of domain ontology from overall SNOMED CT ontology on the basis of vMR schema concepts and their attributes mapping with corresponding SNOMED CT concepts.

심혈관 사일로: 심부전 진단을 위한 지능형 의사결정시스템

최동주,Taqdir Ali,박진주,Musarrat Hussain,이승룡 한국통신학회 2020 정보와 통신 Vol.37 No.9

진단 오류 및 투약 실수, 환자의 추천 사항 미준수 등은 의료 품질을 저해시키는 주요 요소들이다. 심부전의 경우 전문의도 정확한 진단을 내리지 못하는 경우가 발생할 수 있지만, 전자 의무 기록(Electronic Medical Records, EMR)의 데이터를 임상 의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Support System, CDSS) 등을 사용하여 진단 정확도를 높일 수 있다. 저자는 호흡곤란을 비롯한 다양한 증상을 가진 심부전(Heart Failure, HF) 환자를 진단할 수 있는 심혈관 CDSS를 개발하고 테스트한 이력을 갖고 있으며, 이를 바탕으로 본고에서는 지능형 의료 플랫폼(Intelligent Medical Platform, IMP)에서의 심혈관 사일로 구축 과정을 제안한다. 사일로 구축의 핵심은 지식 획득 방법으로, 심혈관 사일로에서는 전문가 기반 지식 획득과 기계학습 기반 지식 획득 방법, 그리고 이 두 가지 방법을 병합한 혼합 기반 지식 획득 방법을 사용한다. 구축한 사일로에 대해 1,198명의 실제 환자 데이터를 이용해 실험을 진행한 결과 전문가 기반 방법은 90%의 정확도를, 데이터 기반 방법은 88.5%의 정확도를 도출하였으며, 혼합 기반 방법은 98.3%로 가장 높은 정확도를 기록하였다.

웰니스 개념 모델을 위한 지식 저작 도구 설계에 관한 연구

승현우,Taqdir Ali 한국IT정책경영학회 2018 한국IT정책경영학회 논문지 Vol.10 No.3

Intelligent recommendation systems have high impact on users to adopt healthy routines towards the optimal health and wellbeing. The wellbeing recommendation and decision support systems need up-to-date wellness knowledge for effective recommendations to the users. Lack of evolutionary knowledge base is the most prominent barrier in the effectiveness of wellness recommendation system and its applications for assisting in healthier life choices. Domain experts can transform their knowledge into the evolutionary knowledge base of intelligent recommendation system, when they have access to an intelligent and supportive knowledge authoring environment. Wellness Concepts Model(WCM) is a model where wellness-related concepts and the relationships among them are well defined. In this paper, we propose a design methodology in which WCM is integrated with a knowledge authoring tool, which helps domain experts in contextual selection of concepts and their values set using Intelli-sense approach during the rule creation. The use of WCM, in the knowledge authoring environment, enhances experts’ performance and decreases the chance of errors in wellness knowledge creation. It also maximizes the concepts recall ratio of domain experts and provides guidance to some extent during rule creation process.

지능형 지식저작 도구: Intelligent-Knowledge Authoring Tool(I-KAT)

방재훈,허태호,Taqdir Ali,Musarrat Hussain,이승룡 한국통신학회 2020 정보와 통신 Vol.37 No.9

건강과 의료 관련 추천 시스템은 올바른 추천 사항을 적시에 올바른 사용자에게 제공해야 되고, 이를 위해 시스템이 보유하고 있는 지식은 진화해야되며, 오류 없이 항상 정확하고 최신성을 유지해야 한다. 지식은 의사와 의료 데이터로부터 획득할 수 있으며 이를 바탕으로 한 지식베이스의 생성과 업데이트는 다양한 기계학습 알고리즘과 진화형 지식 획득 기술들을 이용하거나 전문가들이 직접 경험지식을 입력하고 검증할 수 있어야 한다. 그러나 현재 많은 의료 추천 시스템들은 의사의 경험이나 의료 데이터로부터 지식을 획득하거나 관리를 적절하게 수행할 수 있는 저작도구가 충분하지 않다. 이를 해결하기 위하여 본고에서는 지능형 지식 저작 도구 I-KAT (Intelligent-Knowledge Authoring Tool)을 제안한다. I-KAT은 지식 공학자로부터 도움을 최소로 받으며 의료 전문가들이 쉽게 지식을 획득, 관리 및 검증할 수 있도록 보조한다. I-KAT은 다양한 분야에서 활용되도록 개발되었으나 본고에서는 의료분야로 한정한다. 전문가의 지식 생성 효율을 높이기 위하여 I-KAT은 병원경영정보시스템의 임상 개념을 바탕으로 생성된 도메인 임상 모델(Domain Clinical Model, DCM)을 사용한다. I-KAT에 대한 성능 실험은 여러 방법이 있지만 본고에서는 룰을 생성하는 시간의 효율성과 사용자 설문을 통한 만족도를 측정하는 방법으로 범위를 제한 하였다.

Recommendations Service for Chronic Disease Patient in Multimodel Sensors Home Environment

Hussain, Maqbool,Ali, Taqdir,Khan, Wajahat Ali,Afzal, Muhammad,Lee, Sungyoung,Latif, Khalid Mary Ann Liebert 2015 TELEMEDICINE JOURNAL AND E HEALTH Vol.21 No.3

<P>With advanced technologies in hand, there exist potential applications and services built around monitoring activities of daily living (ADL) of elderly people at nursing homes. Most of the elderly people in these facilities are suffering from different chronic diseases such as dementia. Existing technologies are mainly focusing on non-medication interventions and monitoring of ADL for addressing loss of autonomy or well-being. Monitoring and managing ADL related to cognitive behaviors for non-medication intervention are very effective in improving dementia patients' conditions. However, cognitive functions of patients can be improved if appropriate recommendations of medications are delivered at a particular time. Previously we developed the Secured Wireless Sensor Network Integrated Cloud Computing for Ubiquitous-Life Care (SC(3)). SC(3) services were limited to monitoring ADL of elderly people with Alzheimer's disease and providing non-medication recommendations to the patient. In this article, we propose a system called the Smart Clinical Decision Support System (CDSS) as an integral part of the SC(3) platform. Using the Smart CDSS, patients are provided with access to medication recommendations of expert physicians. Physicians are provided with an interface to create clinical knowledge for medication recommendations and to observe the patient's condition. The clinical knowledge created by physicians as the knowledge base of the Smart CDSS produces recommendations to the caregiver for medications based on each patient's symptoms.</P>

지능형 의료플랫폼 (Intelligent Medical Platform: IMP)

Musarrat Hussain,Taqdir Ali,Jamil Hussain,Fahad Ahmed Satti,Usman Akhtar,방재훈,허태호,강선무,강병호,이승룡 한국통신학회 2020 정보와 통신 Vol.37 No.9

임상의사결정지원시스템 (Clinical Decision Support Systems: CDSS)은 일반적으로 지식기반(Knowledge Based: KB) CDSS와 Non-KB CDSS로 구분된다. KB CDSS는 의료전문가들의 경험을 기반으로 주로 룰 형태의 지식베이스를 구축하여 작동되며, Non-KB CDSS는 다양한 의료 빅데이터에 인공지능 기술을 활용하여 직관, 분석, 판단 및 지식을 제공한다. 본고에서는 KB CDSS와 Non-KB CDSS의 특성을 결합한 Hybrid CDSS 형태의 Intelligent Medical Platform (IMP)과 그 응용 서비스인 Silo를 소개한다. Silo란 IMP가 제공하는 특정 질환에 대한 지능형 의료 추천 서비스를 일컫는다. CDSS의 핵심은 신뢰도 있는 고품질의 지식베이스 구축 및 관리인데, 전문가 지식에 기반하는 기존의 KB CDSS의 지식베이스 구축은 지식공학자에 의존적이며 지식이 증가하는 경우 유지보수가 어렵다. 반면, 다양한 의료 빅 데이터로부터 주로 딥러닝을 사용하여 지식을 획득하는 Non-KB CDSS는 의사결정과정을 알 수 없어 투명성 부족으로 사용이 제한적이다. 따라서, 양쪽의 장점을 결합한 하이브리드형 CDSS의 일종인 제안하는 IMP 플랫폼은 고품질의 지식을 보장하고 유지보수가 용이하다. 신뢰도가 높은 고품질 지식을 보장하기 위해 의료 전문가로부터 도출된 룰 형태의 (화이트박스형) 지식을 기반으로 하고 정형, 비정형, 영상 등 다양한 형태의 의료 빅데이터로부터 머신러닝 (화이트박스형) 또는 딥러닝 알고리즘 (블랙박스형)을 사용하여 획득된 직관이나 지식을 병합한다. 한편, 진화하는 대용량 지식베이스 구축을 손쉽게 하기위하여 검증된 점진적 지식모델(Incremental Knowledge Model)인 화이트박스형 Ripple Down Rules (RDR)을 사용한다. 따라서, 최종적으로 구축되는 하이브리드형 지식베이스는 화이트박스형 RDR 지식 모델을 기반으로 하기때문에 의사결정의 투명성을 보장하고 방대한 지식베이스 구축이 용이하다. 동시에, IMP가 제공하는 엔지니어링 지원도구를 사용하여 의료인들은 지식공학자들의 도움을 최소화하면서 손쉽게 지식을 획득, 병합, 검증 및 유지보수를 할 수 있다. 본고에서는 저자가 개발하고 있는 IMP의 각 구성 컴포넌트를 소개하고, 이에 기반한 지능형 의료 서비스 사례로, 전문가 기반의 갑상선 암 치료 silo, 데이터 기반의 당뇨망막병증 진단 silo, 하이브리드 기반의 심부전 진단 silo를 소개한다.

빅 데이터기반 마이닝 마인즈 헬스케어 프레임워크

Oresti Banos,Wajahat Ali Khan,Muha mmad Bilal Amin,허태호,방재훈,강동욱,Maqbool Hussain,Muhammad Afzal,Taqdir Ali,이승룡 한국통신학회 2015 정보와 통신 Vol.32 No.11

최근 의학 기술이 눈부시게 발전함에 따라 사람들은 수명이 연장되고 삶의 질 향상에 많은 관심을 가지게 되었다. 더욱이 혁신적인 디지털 기술 발전과 함께 다양한 웨어러블 기기와 수많은 헬스케어 어플리케이션이 출시되고 있으며, 이들은 어떻게 하면 개인의 성향이나 체질에 잘 맞는 맞춤형 (개인화) 서비스를 제공할 수 있을 것인가에 관심을 두고 진화하고 있다. 따라서 IoT 환경의 일상생활에서 입력되는 센서 데이터의 수집, 처리, 가공 기술, 일상 행위 및 라이프 스타일 인지, 지식 획득 및 관리 기술, 개인화 추천서비스 제공, 프라이버시 및 보안을 통합적으로 지원할 수 있는 프레임워크 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 이에 본 고에서는 저자가 개발중인 개인 맞춤 건강 및 웰니스 서비스를 제공하는 마이닝 마인즈 프레임워크를 소개한다. 마이닝 마인즈는 현존하는 최신 기술의 집약체로 개인화, 큐레이션, 빅 데이터 처리, 클라우드 컴퓨팅의 활용, 다양한 센서 정보의 수집과 분석, 진화형 지식의 생성과 관리, UI/UX를 통한 습관화 유도 등 다양한 요소를 포함한다. 그리고 건강 및 웰니스 프레임워크 요구사항 분석을 통해 마이닝 마인즈가 이러한 요구를 충족시킬 수 있으며, 개발된 프로토타입을 통해 개인화 서비스의 발전 가능성을 입증하고 향후 나아가야 할 방향을 제시한다.