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반려동물 양육 가구의 급증에 따라, 반려견의 건강상태를 모니터링 하고 질환 여부를 사전 진단함으로써 반려견의 의료비 지출을 줄일 수 있는 제도적 방안이 필요하다. 본 논문에서는 동물병원의 전자의무기록 (EMR; electronic medical record) 데이터를 이용하여 반려견의 종, 성별 및 생애주기별 주요 질병을 분석하는 인공지능 시스템을 제안한다. 인공지능 분석 시스템은 반려견의 종과 성별, 나이, 질병, 처방 정보로부터 상관성이 높은 의료정보 추출이 가능한 빈발패턴 분석모델과 반려견의 질환 진단에 영향을 주는 생애주기를 자동으로 예측할 수 있는 Deep Belief Network (DBN) 모델을 포함한다. 동물병원에서 수집된 EMR 데이터는 고차원 대용량 데이터이므로, 병렬처리를 통해 인공지능 알고리즘의 수행 속도 개선이 가능한 Map-Reduce 기술을 적용하였다. 국내 4개 동물병원에서 수집된 반려견의 16,139건 EMR 데이터를 이용하여 반려견의 생애주기를 예측한 결과, DBN 모델은 약 88%의 정확도를 보였다.
As companion animals increase, there is a need for an institutional strategy to reduce health care costs for animals through frequent monitoring of health status and preliminary determination of disease status. In this paper, we propose an artificial intelligence (AI) system that analyzes the major diseases of dogs by breed, gender and life cycle using electronic medical record (EMR) data of animal hospitals. The system includes a frequent pattern analysis model that enables the extraction of highly correlated medical information from breed, gender, life cycle, disease and prescription information, and a Deep Belief Network (DBN) model that can automatically predict the life cycle that affects the diagnosis of a animal's disease. EMR data, a high-dimension bulk data, is managed by applying Map-Reduce technology, which performs parallel processing to improve the performance speed of AI algorithms. Using 16,139 EMR data of dogs collected from four domestic animal hospitals, the DBN model showed 88% accuracy for life cycle prediction in dogs.
As companion animals increase, there is a need for an institutional strategy to reduce health care costs for animals through frequent monitoring of health status and preliminary determination of disease status. In this paper, we propose an artificial intelligence (AI) system that analyzes the major diseases of dogs by breed, gender and life cycle using electronic medical record (EMR) data of animal hospitals. The system includes a frequent pattern analysis model that enables the extraction of highly correlated medical information from breed, gender, life cycle, disease and prescription information, and a Deep Belief Network (DBN) model that can automatically predict the life cycle that affects the diagnosis of a animal's disease. EMR data, a high-dimension bulk data, is managed by applying Map-Reduce technology, which performs parallel processing to improve the performance speed of AI algorithms. Using 16,139 EMR data of dogs collected from four domestic animal hospitals, the DBN model showed 88% accuracy for life cycle prediction in dogs.
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참고문헌 (21건) : 자료제공( 네이버학술정보 )
| 번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
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| 1 | 문화체육관광부와 농촌진흥청. 2018년 반려동물에 대한 인식 및 양육 현황 조사 보고서[Internet]. Available: http://www.korea.kr/archive/expDocView.do?docId=38280&call_from=rsslink. | 미소장 |
| 2 | 농림축산식품부. 반려동물 연관산업 분석 및 발전방향 연구 [Internet]. Available: http://www.prism.go.kr/homepage/entire/retrieveEntireDetail.do?research_id=1543000-201600024. | 미소장 |
| 3 | 박주연. “반려동물 의료체계의 문제점 및 제도개선 방안”, 환경법과 정책, Vol. 19, pp. 99-130, 2017. | 미소장 |
| 4 | Age Patterns of Disease and Death in Insured Swedish Dogs, Cats and Horses  |
미소장 |
| 5 | Mortality in over 350,000 Insured Swedish Dogs from 1995–2000: II. Breed-Specific Age and Survival Patterns and Relative Risk for Causes of Death |
미소장 |
| 6 | L. Asher, G. Diesel, J. F. Summers, P. D. McGreevy, and L. M. Collins, “Inherited defects in pedigree dogs. Part 1: disorders related to breed standards,” Veterinary Journal, Vol. 182(3), pp. 402–411, 2009. | 미소장 |
| 7 | C. R. Dorn, “Canine Breed-Specific Risks of Frequently Diagnosed Diseases at Veterinary Teaching Hospitals,” AKC Canine Health Foundation, 2000. | 미소장 |
| 8 | W. H. Miller, C.E. Griffin, K.L.Campbell, and G.H. Muller, “Muller and Kirk’s Small Animal Dermatology,” Maryland Heights: Elsevier Health Sciences, 2013. | 미소장 |
| 9 | Determining the optimal age for gonadectomy of dogs and cats. |
미소장 |
| 10 | Canine mammary gland tumors. |
미소장 |
| 11 | Canine atopic dermatitis: a retrospective study of 266 cases examined at the University of California, Davis, 1992–1998. Part I. Clinical features and allergy testing results |
미소장 |
| 12 | The association between the signalment, common causes of canine otitis externa and pathogens |
미소장 |
| 13 | D. G. O’Neill, D. B. Church, P. D. McGreevy, P. C. Thomson, and D. C. Brodbelt, “Longevity and mortality of owned dogs in England,” Veterinary Journal, Vol. 198(3), pp. 638–643, 2013. | 미소장 |
| 14 | A surveillance system of diseases of small companion animals in the Veneto Region (Italy) |
미소장 |
| 15 | A Review of Machine Learning Applications in Veterinary Field |
미소장 |
| 16 | Deep belief networks |
미소장 |
| 17 | Non-Normality and Tests on Variances |
미소장 |
| 18 | Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases |
미소장 |
| 19 | K. Pearson, “On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space,” Philosophical Magazine, Vol. 2(11), pp. 559–572, 1901. | 미소장 |
| 20 | MapReduce |
미소장 |
| 21 | K. Sun, X. Wei, G. Jia, R. Wang, and R. Li, “ Large-scale Artificial Neural Network: MapReduce-based Deep Learning,” arXiv, 2015. | 미소장 |
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