Expanding Diabetes Analysis Variables Through Machine Learning: A Study on the Integration of Additional Factors

기계학습을 통한 당뇨병 분석 변수의 확장: 추가 요인의 통합 연구

본 연구는 당뇨병 예측의 정확도를 높이기 위해 AdaBoostClassifier 기법을 제안한다. 기존 연구에서는 당뇨병 초기 단계를 개인이 인지하기 어렵고, 예측 모델의 정보 부족으로 인해 정확도가낮았다. 이를 개선하기 위해, 질병관리청의 2022 국민건강영양조사 데이터를 활용하여 당뇨병과 추가 속성들 간의 상관관계를 분석하였다. 본 연구는 기존에 알려진 당뇨병 관련 지표 외에도 만나이, 체질량지수, 요당, A형간염항체 양성여부, 결혼여부를 포함해 다양한 속성을 통합적으로 분석했다. 제안된 모델은 새로운 요인을 효과적으로 통합하여 정교한 예측을 가능하게 하고, 개인 맞춤형 건강관리와 조기 치료에 기여할 수 있다. 이를 통해 당뇨병 관리에 대한 새로운 인사이트를 제공하고 임상적 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.