두통 의학을 위한 자연어 처리

두통 장애는 전 세계적으로 가장 만연하고 장애가 되는 질환 중 하나입니다. 2016년 세계 질병 부담(Global Burden of Disease) 연구에서는 편두통이 전 세계적으로 두 번째로 큰 장애 원인인 것으로 나타났습니다. 18~49세 그룹에서 편두통은 장애의 주요 원인입니다. 여전히 많은 환자들이 적절한 진단이나 두통에 특화된 적절한 치료를 받지 못하고 있습니다.

두통 의학을 수행하는 의사는 정확한 진단과 치료 계획을 세우기 위해 정확하고 완전한 두통 병력이 있어야 합니다. 이상적으로는 ICHD-3(International Classification of Headache Disorders Third Edition)을 적용하여 진단해야 합니다. 이 과정은 합리적인 시간 내에 정확한 진단을 내리는 데 필수적입니다. 그러나 두통 환자의 병력 청취는 많은 어려움에 직면해 있습니다. 그것은 그들과 환자 사이의 구두 또는 서면 의사 소통에 크게 의존합니다. 이는 대부분 경험이 없는 의사에게 힘들고 시간이 많이 걸리는 관행입니다. 대화 내에서 환자나 의사의 오해가 발생할 수 있으며 오해, 잘못된 진단 및 학대로 이어질 수 있습니다. 종종 환자는 의사를 한 번 방문하는 동안 모든 특성을 표현하는 데 어려움을 겪으며 의사에게 유용한 정보가 많이 사용되지 않습니다. 마지막으로, 두통 장애에서 질병의 부담을 측정하는 것은 어렵고 대부분 검증되었지만 엄격한 설문지를 통해 이루어집니다. 두통 장애가 인간 삶의 모든 차원에 미치는 종종 복잡하지만 자연스러운 영향을 무시할 수 있습니다.

e-다이어리를 제외하고 현재 두통 전문의를 위한 디지털 도구는 사용할 수 없습니다. 디지털 기술은 위에서 언급한 문제에 대한 많은 솔루션을 제공할 수 있습니다. 전 세계적으로 디지털화는 이전보다 빠르게 확장되고 있습니다. 선진국에서는 이제 거의 모든 사람이 컴퓨터, 스마트폰 또는 태블릿과 같은 디지털 도구에 액세스할 수 있습니다. 2015년에는 전 세계적으로 35억 명이 넘는 사람들이 인터넷에 접속한 것으로 추정되었습니다. 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)은 의학 분야에서 이미 여러 사용 사례가 구현되면서 디지털 세계에 빠르게 진입하고 있습니다. 이미징 분석, 음성 분석 및 전자 환자 데이터베이스 마이닝 분야의 알고리즘은 이러한 기술에서 어떤 유익한 효과를 얻을 수 있는지 결정하기 위해 이미 탐구되었습니다.

향상된 계산 속도, 저장 용량 및 진화하는 사용자 인터페이스를 통해 새로운 디지털 임상 응용 프로그램은 두통 장애를 다루는 궤적을 따라 환자와 의사를 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 디지털 과학 내 그러한 분야 중 하나는 자연어 처리(NLP)입니다. 텍스트를 입력으로 사용하여 문법, 어휘 콘텐츠, 단어의 감상적 가치 및 문장의 단어 임베딩을 기반으로 숫자 계정을 정확하게 분류하고 추정할 수 있는 수학적 모델을 생성합니다.

연구자들은 두통 의학에 NLP를 올바르게 적용하면 적시에 정확한 진단을 내리고 환자와 의사 간의 질병 부담에 대한 의사 소통을 촉진하여 궁극적으로 많은 두통 환자의 삶을 개선할 수 있다고 믿습니다. 이 연구 프로젝트는 두통 문제에 대해 환자가 작성한 텍스트를 분석하여 두통 장애를 정확하게 진단하고 두통 장애가 환자의 삶에 미치는 영향을 추정할 수 있는 NLP 도구를 개발하는 것을 목표로 합니다.