의료 수요 예측을 위한 딥러닝: 천식 발병을 중심으로

  • 김용선 (전남대학교 경영학과) ;
  • 강현욱 (전남대학교 경영학과) ;
  • 김정연 (전남대학교 컴퓨터정보통신공학과경영학과) ;
  • 윤현식 (전남대학교 경영학과)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

질병은 인간의 삶과 사회에 큰 영향을 미치며, 천식은 주변 사람들이 쉽게 그 심각성을 인지할 수 있는 질환이다. 천식의 유병률에도 불구하고 광범위한 데이터를 사용하여 천식 발병을 예측하는 연구가 부족하다. 그리하여 본 연구는 딥러닝 모델을 활용하여 기상데이터, 대기 오염 물질 수준, 천식 환자 수를 딥러닝 모델로 학습하고자 한다. 날짜, 위도, 경도 좌표를 기준으로 데이터가 병합되며 생성된 통합 데이터세트에서는 천식 환자 수를 결과변수로 사용하고, DNN과 LSTM 모델을 사용해 지도학습을 수행하며 모델의 성능은 MSE 및 MAE를 지표로 사용하여 평가한다. 본 연구는 질병 발생을 사전에 예측함으로써 잠재적인 질병 발생에 대한 사전 정보를 제공하고 의료인력 배치를 최적화하며 의료 서비스의 전반적인 효율성을 향상시켜 사회적 이익을 향상시키고자 한다.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 소프트웨어중심대학사업의 연구결과로 수행되었습니다.(2021-0-01409)

참고문헌

  1. Eguiluz-Gracia, I., Mathioudakis, A. G., Bartel, S., Vijverberg, S. J., Fuertes, E., Comberiati, P., ... & Hoffmann, B. The need for clean air: the way air pollution and climate change affect allergic rhinitis and asthma. Allergy, 75(9), 2170-2184. 2020.
  2. Cevhertas, L., Ogulur, I., Maurer, D. J., Burla, D., Ding, M., Jansen, K., ... & Akdis, C. A. Advances and recent developments in asthma in 2020. Allergy, 75(12), 3124-3146. 2020.
  3. Yoo, S., Kim, D. W., Kim, Y. E., Park, J. H., Kim, Y. Y., Cho, K. D., ... & Lee, E. J. "Data resource profile: the allergic disease database of the Korean National Health Insurance Service." Epidemiology and Health, 43. 2021.
  4. 홍소영, 손동국, & 권호장. "기후변화와 알레르기 질환". Pediatric allergy and respiratory disease, 제20권, 제3호, 151-158. 2010.
  5. Singh, A. B., & Kumar, P., "Climate change and allergic diseases: An overview." Frontiers in Allergy, 3, 964987. 2022.
  6. Hammad, H., & Lambrecht, B. N. The basic immunology of asthma. Cell, 184(6), 1469-1485. 2021.
  7. 성태용. "딥러닝 알고리즘을 활용한 천식 환자발생 예측에 대한 연구".한국콘텐츠학회논문지, 제20권 제7호, 674-682. 2020.
  8. Chatkin, J., Correa, L., & Santos, U. External environmental poll-ution as a risk factor for asthma. Clinical reviews in allergy & immunology, 62(1), 72-89. 2022.
  9. 이해춘, 안경애, & 김태영. "미세먼지로 인한 호흡기 질환 발생의 사회경제적 손실가치 분석: Panel VAR 모형을 중심으로." 경영컨설팅연구, 제18권 4호, 173-186. 2018.
  10. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. "Deep learning". nature, 521(7553), 436-444. 2015.
  11. Greff, K., Srivastava, R. K., Koutnik, J., Steunebrink, B. R., & Schmidhuber, J. "LSTM: A search space odyssey.", IEEE transactions on neural networks and learning systems, 28(10), 2222-2232. 2016.