▒ 접수▸2009년 2월 26일 수정▸2009년 4월 3일 채택▸2009년 4월 12일
▒ 교신저자 이시우, 대전광역시 유성구 엑스포로 483 한국한의학연구원 Tel 042-868-9555 Fax 042-863-9463 E-mail bfree@kiom.re.kr
체질 임상 정보를 분석하기 위한 임상 지수 프로그램 개발
진희정, 김명근, 김종열, 이시우
한국한의학연구원Clinical Index Program for Analyzing Clinical Information of Sasang Constitutional Medicine
Heejeong Jin, Myounggeun Kim, Jongyeol Kim, Siwoo Lee
Korea Institute of Oriental MedicineIn Sasang Constitution Medicine (SCM), it is most important that a personal SCM type is determined accurately ahead of applying any Sasang treatments. Although SCM doctors have districted personal SCM types in many hospitals and universities via their own discriminant, it still lacks objective criteria on diagnosis of SCM type. Therefore, many researchers have been studied to diagnose the SCM type using constitutional clinical data. Previous work, we have developed decision tree program to analyze the clinical information. In this paper, we developed a clinical index program based on the web to analyze the correlation among clinical information. Finally, we identified useful factors(4 clinical indexes) which have significant influence on SCM types using clinical index program with previously developed decision tree program.
keywords : Sasang Constitution Medicine, Clinical Index, Web-Application
I. 서 론
사상의학은 사람의 체질을 태양인, 태음인, 소양인, 소음 인의 4가지 유형으로 나누어 같은 병이라도 그 체질에 따라 치료방법을 달리하며, 사람마다의 차이를 인정하는 체질의 학이다. 사상의학에서 진료는 각 사람의 체질에 기반하므 로, 사상의학에서 가장 중요한 것은 사람의 체질을 정확하 게 판단하는 것이라 볼 수 있다. 체질은 체형, 성격, 소증, 병증, 약물반응 등을 종합적으로 판단하여 결정되는데, 실 제 체질진단의 과정에 주관과 개인적 통찰이 개입되어 체질
판별의 객관화가 어려워진다.
보다 객관적인 방법을 통하여 체질을 진단하기 위한 다양 한 방법들이 시도1)-7)되고 있으며, 본 저자의 연구결과8)에 서 이를 해결하기 위해 의사결정 나무(decision tree) 방법 을 사용하여 체질을 진단할 수 있는 도구를 개발하기도 했 다. 의사결정 나무는 집단의 구분에 널리 쓰이는 방법으로 체질진단에 의사결정 나무를 사용할 경우 다양한 판별 요소 를 함께 반영할 수 있고, 진단 과정이 빠르며, 임상 현장에 서의 판단에 가장 가까운 형태라서 이해하기 쉽다는 등의 여러 가지 장점을 지닌다. 하지만, 단일 임상 지표만으로 분 류가 되는 단점이 있다. 실제 임상 현장에서는 서로 관련성 이 있는 몇 개의 임상 지표를 묶어 전체적인 경향성을 기준 으로 한/열, 허/실 등을 나누는 방식을 사용하고 있다. 이경 모의 동의수세보원에 나타나는 한열증에 대한 고찰 ,9)이
<Figure 2> 임상지수 생성 프로그램의 메인 화면
수헌의 사상체질별 한열 특성에 대한 임상 연구10)에서도 몇 가지 임상 항목들을 총체적으로 체질과 연관하여 분석하 고 있다. 이 연구들에서는 설문지 항목들에서 체질별로 응 답 항목의 차이가 큰 16가지의 항목을 선택한 후, 그 항목을 순서대로 의사결정나무에 적용하여 구성하고, 그 의사결정 나무에서 각 체질들이 어떻게 분류가 되는지를 연구한 것이 었다.
본 논문에서는 몇 가지 항목들의 경향성을 나타낼 수 있 는 임상지수를 생성해주는 프로그램에 대한 소개를 한다.
개발된 프로그램에서는 입력 창에서 연구자가 입력한 몇 가 지의 임상자료를 사용하여, 하나의 임상지표로 사용 가능한 지에 대해 알려준다. 이전에 개발된 의사결정 나무 프로그 램을 사용하여 임상정보를 체질과 관련하여 분석할 수 있 다. 본 프로그램은 통계적 지식이 없는 임상가가 쉽게 사용 할 수 있는 것을 목표로 개발되었다.
Ⅱ. 연구 방법
본 연구에서는 임상지표 분석 도구를 고도화하기 위하여 임상지표간의 교호관계를 분석하여 하나의 임상지수를 생성하는 프로그램을 개발하고, 이 도구를 통해 생성된 지수들을 기존의 임상항목들과 함께 의사결정 도구8)를 이용하여 체질 특성을 분석한다. <Figure 1>은 사상체질 임상 정보를 분석하기 위한 전체 순서도를 나타낸다.
<Figure 1> 사상체질 임상 정보 분석의 전체 순서도
본 연구에서 사용한 임상정보는 인구학적 조사, 체형정 보, 성격 설문, 소증 설문, 병증 설문, 질병 설문, 부인과 설 문, 체질 약리반응 기록, 체질진단 소견 요약지와 같이 9가 지 부분으로 나뉘어져 있다. 지난 연구8)에서 각각의 임상지 표와 체질 간의 관계를 분석하여 체질 특성이 반영된 임상 유효 지표들을 찾을 수 있는 도구를 개발하고, 이 유효지표
들을 이용하여 체질을 분류할 수 있는 의사결정 나무를 자 동으로 생성하는 프로그램을 개발하였다. 기존 프로그램은 실제 체질의학 전문의들의 진단 방식과 매우 유사하나, 단 일 지표만으로 분류가 되는 단점이 있다. 본 연구에서는 기 존에 개발된 프로그램을 임상 현장에서의 전문가 시스템에 더욱 가깝게 만들기 위하여, 임상 경험을 토대로 몇 개의 임상 지표를 묶어 하나의 지수를 생성하고, 이 지수를 새로 운 하나의 임상 지표로 의사 결정에 반영하는 방식으로 프 로그램을 개선하였다.
임상 지수 생성 시 선택되는 임상 항목들은 유사한 경향을 보여야 한다. 만약 서로 다른 경향을 보이게 될 경우, 이들을 합한 지수 값이 신체 상황의 어떠한 특성을 반영한다고 볼 수 없기 때문에 지수 생성 전에 생성된 지수의 유용성 여부 를 통계적 방법으로 사전 검토하는 과정이 필요하다. 본 프 로그램에서는 임상 지수 생성 과정에cronbach's alpha 값 을 이용하여 선택한 문항들 간의 내적 일관성을 검토하는 과정을 넣어, 지수 생성에 첨가되는 임상 항목들이 연구자의 주관에 의해 선택되는 방식을 보완한다.cronbach's alpha 는 연속형 변수들 간의 관련성을 분석하기 위해 사용되는 방법으로, 하나의 변수가 다른 변수와 관련성이 있는지의 여부와 관련성이 있다면 어느 정도의 관련성이 있는지를 알 아보고자 할 때 사용하는 분석 기법이다. 따라서cronbach's alpha 분석을 통하여 설문지에서 연구자가 선택한 임상 항 목들이 동질적인 변수들로 구성되어 있는지를 확인할 수 있 다. 일반적으로cronbach's alpha 값이 0.6 이상일 때 선택 된 항목들이 내적 일관성을 가진다고 할 수 있다.
<Figure 2>는 임상 지표를 생성하는 프로그램의 메인 화면을 나타낸다. 임상 지표는 9가지 임상 항목 분류 중에 서 성격 설문지, 소증 설문지, 병증 설문지를 사용하였다.
임상 지표 생성 프로그램의 메인 화면에서 임상 지수를 생 성할 때 사용할 수 있는 몇 가지 임상 지표를 선택할 수 있다. 만약, 한/열, 허/실, 특정 장부의 강/약 등이 주로 성격,
<Figure 4> 임상지수생성 프로그램의 결과
소증, 병증에서 나타난다면 이 세 가지 항목에서 해당 임상 지표들을 선택할 수 있을 것이다.
임상 항목을 선택하기 위해서 대분류에서 성격, 소증, 병 증의 세 가지 항목 중 하나를 선택하면, 선택된 항목에 따라 서 중분류와 질문을 선택할 수 있게 된다. 연구자의 선택에 따라 해당 질문에 따른 응답이 나타나며, 연구자가 지수 생 성 시 응답에 따라 값을 “입력값”에서 설정할 수 있다.
<Figure 3>은 성격 설문지에서 5가지 문항을 선택했을 때 의 모습을 나타낸다. 각 성격 설문지의 문항은 응답은 “1, 2, 3”, 3가지 중 하나의 값을 가지며, 1이 양의 특성을 3이 음의 특성을 가진다. 이를 반영하기 위해, 응답 “1, 2, 3”에 대해서 입력 값을 “5, 3, 1”로 양의 응답을 높은 값, 음의 응답을 낮은 값으로 설정하였다.
<Figure 3> 성격 설문에서 5가지 임상 항목을 선택한 경우
<Figure 4>는 선택된 임상항목의 내적 일관성을 분석 한 결과와, 이때 생성된 임상 인덱스 결과를 나타낸다. 결과 화면에는 아래의 4가지 정보가 나타난다.
● 생성된 인덱스에 포함된 임상 항목 리스트
● cronbach's alpha 분석 결과: 분석에 사용된 샘플의 수, 알파 계수
● 각 샘플들의 입력된 임상 항목에 대한 응답 리스트
● 생성된 임상 인덱스 파일
<Figure 4>의 결과 화면을 살펴보면, cronbach's alpha결과는 0.664948이다. 일반적으로 cronbach's alpha 값이 0.6 이상이면, 사용된 항목들 간의 내적 일관성이 있다 는 뜻이므로, 사용된 5가지 성격설문지의 임상 항목을 이용 한 임상 지수를 사용할 수 있다는 의미가 된다. 이렇게 생성
된 임상 지수는 의사결정 시스템체질 특성 분석에 사용할 수 있다.
Ⅲ. 결과
임상지수 생성 프로그램으로 많은 수의 다양한 임상지수 들을 생성할 수 있다. 하지만, 체질과 유관한 임상지수를 생 성하기 위하여 사상체질 전문의로 구성된 자문회의를 열고, 그 회의를 통해 임상 지수들의 리스트를 작성하였다. 작성 된 리스트들 중cronbach‘s alpha 값이 0.6 이상인 4가지 지수를 찾을 수 있었다.
개발한 임상지수 생성 프로그램은 이전 연구8)에서 개발한 의사결정나무 프로그램과 연동하여 사용할 수 있다. 특정 연구개발과제(M10643020004-08N4302-00400)에서 체질 임상정보를 수집 중인 4개 대학병원에서 수집된 여자 581건 과 남자 371건에 대한 체질과 유의한 임상 정보를 본 연구에 서 개발된 임상지수 생성 프로그램과 기 개발된 의사결정 나무 프로그램을 사용하여 분석해 보았다. 수집된 남녀의 체질에 대한 비율은 다음과 같다(Table 1).
<Figure 5> 남자의 임상정보 분석 결과
성별 체질 수 비율
남
소양 127 34.2%
소음 83 22.4%
태음 161 43.4%
합계 371
여
소양 182 31.3%
소음 164 28.2%
태음 235 40.4%
합계 581
<Table 1> 수집된 남녀의 체질에 대한 비율
임상정보 분석은 수집된 남녀의 임상 정보와 임상지수 생 성 프로그램을 통해 생성된 4개의 임상 지수(한열지수, 건 강지수, 예민지수, 소화력지수)를 함께 사용하여, 의사결정 프로그램을 사용하여 분석한 것이다. <Figure 5, 6>은 남 녀의 체질에 따른 의사 결정 프로그램의 결과를 간략하게 보여준다.
<Figure 5>와 <Figure 6>을 살펴보면, 남자의 의사결 정 나무에는 예민지수가, 여자의 의사결정 나무에는 한열지
수가 사용된 것을 볼 수 있다. 각각의 의사결정 나무의 판별 결과는 다음과 같고, 판별의 정확도는 모두 3가지 방법에 의해 계산되었다(Table 2).
성별 정확도 계산 방법 정확도 보류율
(581명)여
최대값을 해당 체질로 판단할 경우 374(64.4%) 0%
최대값이 50% 미만인 것은 보류한 경우 344(67.72%) 73(12.56%) 최대값이 60% 미만인 것은 보류한 경우 221(73.37%) 293(50.43%) (391명)남
최대값을 해당 체질로 판단할 경우 247(66.58%) 0%
최대값이 50% 미만인 것은 보류한 경우 231(69.58%) 39(10.51%) 최대값이 60% 미만인 것은 보류한 경우 225(70.53%) 52(14.02%)
<Table 2> 판별 정확도
a. 최대값을 해당 체질로 판단할 경우: 의사결정 나무의 결과 노드에서 가장 높은 확률을 가진 체질을 해당 샘 플의 체질로 판정한 경우
b. 최대값이 50% 미만인 것은 보류한 경우: 의사결정 나 무의 결과 노드에서 가장 높은 확률이 50%가 되지 않을 경우, 이 샘플을 보류로 결정하고, 나머지 샘플들
<Figure 6> 여자의 임상정보 분석 결과
은 가장 높은 확률을 가진 체질을 해당 샘플의 체질로 판정한 경우
c. 최대값이 60% 미만인 것은 보류한 경우: 의사결정 나 무의 결과 노드에서 가장 높은 확률이 60%가 되지 않 을 경우, 이 샘플을 보류로 결정하고, 나머지 샘플들은 가장 높은 확률을 가진 체질을 해당 샘플의 체질로 판 정한 경우
IV. 고찰 및 결론
사상체질은 하나의 요소가 각 체질을 구분하는데 주요한 인자로 사용되는 것이 아니라, 다양한 인자들이 복합적으로 작용하여 그 체질을 결정하게 된다. 체질에 어떠한 인자들 이 작용하는지를 알아보기 위해 여러 연구가 진행되었고, 이들 중 체질임상정보를 객관적으로 분석하기 위한 노력으 로 의사결정 나무 방법을 이용하여 임상 지표 전체와 체질 과의 연관성을 살펴보고, 전체 임상 지표에서 유효한 지표
들과 그 값들을 찾아내는 노력들이 있었다.9-12)의사결정 나 무는 다른 분석법들에 비하여 쉽고, 그 결과를 전문가가 아 니더라도 쉽게 이해할 수 있어 연구자들의 사용이 늘어나고 있다.
의사결정 나무는 실제 체질의학 전문의들의 진단 방식과 매우 유사하지만, 단일 지표만으로 분류가 되는 단점이 있 다. 실제 임상 현장에서는 몇 개의 임상 지표들을 묶어서 그 경향성으로 사람의 한/열, 허/실을 구분하여 진단을 한 다. 따라서 수집된 임상정보를 그대로 의사결정 나무를 이 용하여 분석하는 것은 몇 가지 관련 있는 임상정보들의 경 향성을 살펴보는 데는 부적절하다.
본 논문에서는 연구자가 입력한 몇 가지의 임상 자료를 사용하여, 하나의 임상 지표로 사용 가능한지에 대해 알려 주며, 그것을 바탕으로 의사결정 나무를 자동으로 생성해주 는 웹 기반의 프로그램에 대해서 소개하였으며, 다양한 임 상정보를 이용하여 체질별 특징을 알기 위해 의사결정나무 를 이용하고자 할 때, 쉽게 사용할 수 있도록 개발된 웹 기 반의 의사결정나무 프로그램에 대하여 설명하였다. 본 논문
에서 개발된 의사결정나무 프로그램은 이러한 다양한 임상 정보를 연구자가 쉽게 분석할 수 있도록 개발한 도구이다.
이 도구는 기존의 상용 프로그램에서 사용할 수 있는 정보 에 대한 제약이 없기 때문에, 연구 초기에 연구자가 가지고 있는 임상 정보에서 체질과 유의한 항목을 찾는데 유용하게 사용될 수 있다.
Ⅴ. 감사의 글
본 연구는 2009년도 한국한의학연구원 기관고유사업의 지원을 받아 수행된 연구입니다 (Grant No. K09011).
