Abstract
Being recently increased interests of our healthcare, a host of symptoms-diagnostic sites has been introduced on the World Wide Web. But conventional healthcare sites provide users with only a very restricted functions. In this paper, we propose the use of Artificial Neural Networks (ANNs) as a flexible symptoms-diagnostic tool that enables learning effects of ANNs (not expert's knowledge) to be incorporated into the diagnostic process. We develop a novel algorithm for predicting patient\`s disease that satisfy user (or expert)-specified symptoms on WWW. Our algorithm provides two important benefits : 1) enables users (patients) to be taken early diagnostic, and 2) enables experts to perform confidently diagnostic by referencing the predicted diseases-list with its respective possibility.
최근 자신의 건강에 관한 관심이 고조됨에 따라 웹 상에서 많은 증상 진단 사이트들이 대두되고 있다. 그러나 기존의 건강정보 사이트들은 사용자에게 매우 제한된 기능만을 제공하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 학습 효과를(전문가의 지식이 아니라) 진단 과정에 통합되도록 함으로써 유연한 증상-진단 도구를 제안한다. 즉 사용자(흑은 전문가)가 웹 상에서 단계별로 지정한 증상들을 바탕으로 하여 신경망 모델에 적용함으로써 보다 유연하게 사용자의 질병을 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발한다. 제안한 알고리즘은 두 가지 중요한 특징을 가진다 : 1) 일반 사용자들은 조기에 자신의 질병에 대한 진단을 받을 수 있고, 2) 전문가는 예상 질병 목록과 함께 각 질병의 가능성(확률)을 참조함으로써 진단의 정확성을 높일 수 있다는 점이다.
