의사결정나무를 이용한 DSOM 변증 데이터의 결정규칙과 특성

국문 초록 (Abstract)

연구목적 본 연구는 한의학의 설문지 기반 진단 도구인 DSOM의 병기진단데이터를 데이터마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무에 적용하여 새로운 변증 판별규칙을 도출하고 이를 통하여 변증 진단과정의 효율과 편의성을 높이기 위하여 수행되었다. 방법 DSOM의 16개 병기분류 데이터 2072건을 의사결정나무 모형에 적용하여 전 체 대상자를 70%의 학습용과 30%의 검진용으로 분류하고 진단정확도와 민 감도를 검정하였다. 이후 이를 다시 20세 미만(Group A, GA), 20세 이상∼ 40세 미만(Group B, GB), 40세 이상 그룹(Group C, GC)으로 나누어 의사결정나무 모형을 적용하고 각각의 진단정확도와 민감도를 조사하였다. 결과 전체 대상자를 상대로 한 연구에서 의사결정규칙 방법을 적용한 결과 DSOM 문항 수가 138개에서 67개로 축소되었다. 병기별 의사결정규칙의 수 는, 8개∼2개이고 평균 5.25개이다. 병기별 설문 문항 수는 7개∼2개이고 평 균 4.5개이다. 진단정확도는 96.8∼75.6%, 민감도는 92.5∼53.1%로 나타났다. 연령 그룹에 따른 병기별 의사결정규칙 수는 4∼0개이고 평균 2.04개이다. 병기별 문항 수는 4개∼0개이고 평균 2.02개였다. 연령별 그룹에서 진단정확도는 94.6∼75.5%, 민감도는 93.1∼47.7%로 나타났다. 결론 이상으로부터 DSOM 데이타에 의사결정나무를 적용한 결정규칙을 도출하였으며 여기서 일정한 변증 특성을 얻을 수 있었다. 이러한 판별규칙을 따를 경우 DSOM의 설문 문항수를 절반 이하로 줄일 수 있었고, 따라서 의사의 변증수행에 소요되는 시간을 단축하며 진단 편의성을 높일 수 있었고, 변증 진단의 객관성 및 진단정확도 역시 향상되는 특성을 보였다. 또한 병기별 선택 문항은 변증 교재에 기재된 병기별 증후 중에서 핵심 증상을 제시하고 있어 임상 활용도를 높일 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Objectives This study was conducted to derive a new pattern judgement rule by applying DSOM's pathogenesis diagnostic data, a questionnaire-based diagnostic tool of oriental medicine, to a decision tree, one of the data mining techniques, and to increase the efficiency and convenience of the pattern diagnosis process. Methods 2072 cases of 16 pathogenesis classification data from DSOM were applied to the decision tree model, and all subjects were classified into 70% for learning and 30% for examination, and the diagnostic accuracy and sensitivity were tested. After that, it was divided into under 20 years old (Group A, GA), over 20 to under 40 years old (Group B, GB), and over 40 years old (Group C, GC), and each diagnosis accuracy and sensitivity were tested too. Results By application of the decision tree method in all subjects of DSOM data, required questions were reduced from 138 to 67. The numbers of decision-making rules of each pathogenesis(病機) were varied 8∼2 with the average 5.25. The numbers of questioning items by pathogenesis ranged between 7∼2 with the average 4.5. The diagnostic accuracy was 96.8∼75.6% and the sensitivity was 92.5∼53.1%. The numbers of decision-making rules for each pathogenesis according to the age group ranged between 4∼0 and the average was 2.04. And the numbers of questions for each pathogenesis were varied 4∼0 with the average 2.02. The diagnostic accuracy was 94.6∼75.5% and the sensitivity was 93.1∼47.7% in the age group. Conclusions Through this study, the decision rules by applying the decision tree to the DSOM data were derived, and some characteristics could be obtained here. By following these rules, the number of questionnaire items in DSOM could be reduced to less than half, thus shortening the time required for doctors to get the pattern diagnosis, improving diagnostic convenience, and improving the objectivity and diagnostic accuracy of the pattern diagnosis. In addition, the choice questions of each pathogenesis can increase clinical utilization by suggesting key symptoms among the symptoms of each pathogenesis written in the pattern textbook.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• Ⅱ. 연구 방법 3
• 1. 연구 대상 및 방법 3
• 1) 연구 대상 3
• 2) 연구 방법 4
• 3) DSOM 4
• 4) 통계 6
• Ⅲ. 결과 7
• 1. 기초 자료 7
• 2. 분석 결과 9
• 1) 전체 대상자에 대한 의사결정나무규칙 연구 9
• (1) 기허 병기의 의사결정규칙과 진단정확도와 민감도 10
• (2) 병기별 의사결정규칙 13
• ① 혈허 병기 13
• ② 의사결정나무 형성과정 14
• ③ 혈어 병기 15
• ④ 음허 병기 16
• ⑤ 양허 병기 17
• ⑥ 한 병기 18
• ⑦ 열 병기 19
• ⑧ 습 병기 20
• ⑨ 조 병기 21
• ⑩ 간 병기 22
• ⑪ 심 병기 23
• ⑫ 비 병기 24
• ⑬ 신 병기 25
• ⑭ 담 병기 26
• ⑮ 폐 병기 27
• (3) 병기별 진단정확도와 민감도 28
• (4) 병기별 의사결정나무규칙 연구 결과 선택된 문항들 31
• 2) 연령그룹에 대한 의사결정나무 규칙 연구 33
• (1) 기허 병기의 연령별 의사결정규칙 33
• (2) 다른 병기들의 연령별 의사결정규칙 37
• ① 기혈음양진액변증 병기의 연령별 의사결정규칙 37
• ② 육음변증 병기의 연령별 의사결정규칙 39
• ③ 장부변증 병기의 연령별 의사결정규칙 40
• (3) 연령별 병기별 진단정확도와 민감도 43
• ① 기혈음양진액변증 병기의 연령별 진단정확도와 민감도 43
• ② 육음변증 병기의 연령별 진단정확도와 민감도 45
• ③ 장부변증 병기의 연령별 진단정확도와 민감도 46
• (4) 연령별 변증별 선택된 문항 48
• Ⅳ. 고찰 49
• Ⅴ. 결론 63
• Ⅵ. 참고문헌 65
• Abstract 68
• 부록 70

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