FDA 리콜 데이터 분석을 통한 의료기기 디자인 연구- 텍스트 마이닝을 이용한 빅데이터 분석 -

초록

의료기기 산업은 사회의 고령화와 인공지능, 빅데이터, IOT 기술, 웨어러블 기술 등의 발달로 새로운 기술을 활용한 의료기기 개발이 요구되어지고 있으며 양적 증가로 확장 및 확대되고 있다. 본 연구는 변화하는 의료산업에서 의료기기 디자인의 변화와 발맞추어 디자인과의 연관성을 파악하고 구체적 연계내용을 도출하고자 한다. 의료기기 개발에서 필수요소인 디자인과 의료기기의 연관성을 구체적으로 분석하기 위해 리콜 원인이 43가지로 분류된 미국 FDA 의료기기 리콜 데이터 중 디자인과 관련된 것으로 분류된 8가지 데이터를 분석대상으로 하였으며 분석방법은 비정형 텍스트 데이터 분석기법인 LDA분석을 선정하였다. 수집한 8가지 리콜 데이터 중 4개의 데이터가 디자인과 관련이 깊은 것을 파악할 수 있었다. 분석결과 다음의 3가지에서 의료기기와 디자인의 연관성이 깊은 것을 발견하였다. ① 기기와 연결된 화면 디스플레이 및 기기에서 발생하는 오류, ② 소프트웨어의 업그레이드, 사용 환경 변경에 따른 오류, ③ 사용 및 보관 운송에 대한 정확한 정보 및 처리 오류로 파악할 수 있었다. 디자인과 연계된 리콜의 추세는 기기디자인 리콜 데이터와 포장디자인 리콜 데이터가 증가하는 것으로 파악되었다. 본 연구는 변화하는 의료산업에서 의료기기와 디자인의 연관성을 비정형 텍스트 데이터를 이용한 토픽모델링 분석 방법을 통하여 분석하였다. 본 연구 결과는 실제 의료기기 디자인 개발 시에 활용할 수 있는 유용한 데이터 자료가 될 것으로 기대한다.

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