신경망을 이용한 생활습관성 질환 시스템 설계

Design of Life Habits Disease System using Neural Network

현대사회는 IT융합기술의 발달로 정보의 양이 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인하여 많은 데이터 속에 원하는 정보를 용이하게 획득하거나 검색하는 기술도 발전되고 있다. 이에 따라 다양하고 많은 건강정보 제공 사이트가 개발되어 운영되고 있지만, 웹서비스에 기반한 정보 제공의 한계와 개인화의 부족으로 사용자의 건강관리와 증진에 효과적이지 못한 결과를 보이고 있다. 건강정보 지원 서비스는 생체정보를 획득하고, 획득된 데이터를 다시 컴퓨터에 입력하여 기존 네트워크 기반을 통하여 전송하는 형태로 개발되고 있기 때문에 불편함은 물론 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 의료 데이터와 Framingham 위험인자(FRS)를 활용, 신경망을 이용한 생활습관성 질환 시스템 설계를 제안한다. 제안하는 시스템을 통하여 생활습관성 질환 환자의 고통호소를 의사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

In modern society, the amount of information has been significantly increased according to the development of IT convergence technology. That leads to develop information obtaining and searching technologies from lots of data. However, they don't seem to have been actually effective for users' health care and promotion not only for limitations of Web-based information and but for lack of personalization. Health information support services have been generally developed in a format of inputting data on bio-information acquired into the computer for the existing network-based transmission. In this paper, a life habits disease system that uses the existing medical data and Framingham risk factor(FRS) performs neural network is proposed. Based on the proposed system, it is possible to provide the fundamental data and guideline to doctors for recognizing the life habits disease diagnosis of patients and that represents increases in the welfare of patients.