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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 119 - 137 (19page)
- DOI
- 10.20462/tebs.2023.10.24.5.119
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본 연구는 5대암 12대 질환에 대한 위험 정도를 관찰하기 위해 다양한 헬스케어 인공지능 기법을 통해 예측알고리즘을 도출하였으며, 이를 활용하기 위한 헬스케어 애플리케이션 활성화 방안에 대해 제언하였다.
연구진행을 위해 2019년~2022년까지 4년간 3번 이상 병원을 방문한 환자의 개인의무기록 중 62,000건의 국가 일반건강검진 항목, 혈액검사 수치등의 데이터를 활용하였으며, 질병예측을 위한 자동학습 모델을 적용하였다.
예측알고리즘의 시험결과 성능지표는 Accuracy 0.99, F1 Score는 0.99로 확인되었다. 최종 도출된 예측알고리즘을 바탕으로 간암(F1 Score 0.987), 위암(F1 Score 0.987), 폐암(남성, F1 Score 0.989), 대장암(F1 Score 0.998), 갑상선암(F1 Score 0.978), 유방암(여성, F1 Score 1.000) 및 12가지 만성질환(평균 F1 Score 0.993)에 대한 예측서비스를 애플리케이션 형태의 서비스로 제공될 수 있도록 문제점 해결방안과 성공전략 5가지를 제시하였다.
인공지능은 질병진단의 정확성을 향상·과잉진료 방지·개인의료비 절감·신약개발 기간의 단축 등 전반적인 의료산업 프로세스의 효율성을 촉진시킬 것이다. 이에 따라 헬스케어 인공지능을 통해 더 포괄적인 개인특성을 발견할 수 있는 데이터를 안전하게 활용하고, 개인 맞춤형 헬스케어 서비스의 실현을 앞당기는 의료혁신이 이루어지길 기대한다.
연구진행을 위해 2019년~2022년까지 4년간 3번 이상 병원을 방문한 환자의 개인의무기록 중 62,000건의 국가 일반건강검진 항목, 혈액검사 수치등의 데이터를 활용하였으며, 질병예측을 위한 자동학습 모델을 적용하였다.
예측알고리즘의 시험결과 성능지표는 Accuracy 0.99, F1 Score는 0.99로 확인되었다. 최종 도출된 예측알고리즘을 바탕으로 간암(F1 Score 0.987), 위암(F1 Score 0.987), 폐암(남성, F1 Score 0.989), 대장암(F1 Score 0.998), 갑상선암(F1 Score 0.978), 유방암(여성, F1 Score 1.000) 및 12가지 만성질환(평균 F1 Score 0.993)에 대한 예측서비스를 애플리케이션 형태의 서비스로 제공될 수 있도록 문제점 해결방안과 성공전략 5가지를 제시하였다.
인공지능은 질병진단의 정확성을 향상·과잉진료 방지·개인의료비 절감·신약개발 기간의 단축 등 전반적인 의료산업 프로세스의 효율성을 촉진시킬 것이다. 이에 따라 헬스케어 인공지능을 통해 더 포괄적인 개인특성을 발견할 수 있는 데이터를 안전하게 활용하고, 개인 맞춤형 헬스케어 서비스의 실현을 앞당기는 의료혁신이 이루어지길 기대한다.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 인공지능 기반 헬스케어 애플리케이션 활용 이슈 및 사례분석
Ⅳ. 질병예측 알고리즘 제안 및 분석결과
Ⅴ. 결론
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