최근 IoT, 4차 산업혁명 기술의 발달로 대형병원 및 대학병원을 중심으로 의료정보플랫폼을 활용하여 병원 전반을 운영 및 정보를 관리한다. 특히, 병동에서는 IoT 및 의료기기를 이용하여 환자의 생체데이터를 측정하고 생체데이터를 의료정보서버에 전송하여 데이터베이스에 축적한다. 동시에 의료정보서버에서는 환자의 응급상황을 실시간으로 판단할 수 있으며, AI를 적용하여 의료진의 진단을 돕는다. 또한, 의료진은 이동단말기를 이용하여 간단한 인증 이후 환자 정보에 쉽게 접근할 수 있다.
그러나 병원 안에 설치된 수많은 디바이스들의 요청은 의료정보서버의 과부하 및 데이터베이스 쿼리를 지연시키므로, 환자 응급상황판단이 지연된다. 또한 의료진이 이동단말기를 이용한 환자정보 접근에 있어 사용자 인증 뿐만 아니라 이동단말기 인증을 고려하여야 한다. 그러나 추가된 인증은 환자가 응급상황일 때 의료진으로 하여금 환자정보에 빠른 접근을 가능하지 못하게 한다.
본 연구에서는 딥러닝을 적용한 환자응급상황 기반의 자동인증을 수행하는 에지컴퓨팅 지원 의료정보플랫폼을 설계 및 구현하였다. 에지컴퓨팅부는 의료정보서버를 대신하여 스마트공간기기로부터 환자의 생체데이터를 수신 및 데이터 전처리를 수행한다. 의료정보서버는 축적된 데이터를 이용하여 머신러닝 및 딥러닝을 적용해 환자 맞춤형 응급상황 판단수치를 도출한다. 의료정보서버는 도출한 판단수치와 모델을 각 에지컴퓨팅 노드로 전송한다. 에지컴퓨팅 노드들은 수신한 판단수치와 모델을 이용하여 의료정보서버를 대신하여 응급상황을 판단한다. 스마트공간기기부와 가까운 에지컴퓨팅에서 응급상황을 판단함으로써 빠르고 안정적인 응급상황 판단이 가능하며, 의료정보서버의 과부하를 방지할 수 있다.
환자의 응급상황 판단시 의료정보서버는 의료진에게 응급메시지 전송 및 인증서버에 자동인증을 위한 의료진의 인증정보 전송을 수행한다. 의료진은 환자의 상위등급의 의료정보에 접근하기 위해 이동단말기를 이용하여 자동인증을 인증서버에 요청한다. 자동인증은 환자의 응급상황에 한정하여 사용자인증이후 이동단말기인증을 사용자 개입 없이 자동으로 수행한다. 자동인증 이후 인증서버는 인증된 의료진과 이동단말기에 의료진의 역할과 환자상황을 고려한 상위 의료정보 접근권한을 부여한다. 이를 통해 환자의 응급상황에서 빠르게 접근이 가능하며, 환자중심의 권한부여를 통해 환자정보를 보호할 수 있다.
응급상황에서 적용된 에지컴퓨팅 시스템의 수행성 평가를 위해 기존 의료정보플랫폼과의 전반적인 비교를 수행하였으며, 물리적 거리 감소, 정보 지역화를 통하여 기존 플랫폼보다 빠른 응급상황 판단이 가능하였다. 자동인증은 기존 인증과의 전반적으로 비교하였으며, 그 결과 응급상황에서 빠른 인증이 가능하며, 환자상황을 기반으로한 자동인증만 독창성 및 보안성을 확인하였다.