• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.593-596
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• 2007

복합 질환과 관련된 임상데이터에 대한 예측 모델을 회귀분석, 신경망, 또는 MDR과 같은 방법을 이용하여 분석할 경우 데이터의 차원 문제(Dimensionality Problem)가 발생할 수 있다. 엔트로피(Entropy)를 이용한 의사결정규칙 방법은 이러한 데이터의 차원 문제를 줄이고 의사결정규칙의 결과를 바로 해석할 수 있다는 점에서 질환 예측 모델을 만드는데 유용하다. 본 논문에서는 천식과 관련된 임상데이터를 사용하여 예측 모델을 구성하고 결과를 분석한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.269-280
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• 2013

본 논문에서 망막 질환 요인간의 의존도 분석을 위해 효율적인 분류기를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 먼저 여러 베이지안 네트워크 중에서 TAN (Tree-Augmented Naive Bayesian Network), GBN(General Bayesian Network)과 Markov Blanket으로 특징축소된 GBN과의 분류성능과 예측정확률을 비교분석하였다. 그리고 처음으로, 높은 성능을 보인 TAN을 망막 질환 임상데이터의 의존도 분석에 적용하였다. 의존도 분석 결과, 망막 질환의 진단과 예후 예측에 활용의 가능성을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.21-28
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• 2022

심혈관질환은 심장질환과 혈관질환 등 순환기계통에 생기는 모든 질병을 통칭한다. 심혈관질환은 2019년 사망의 1/3을 차지하는 전 세계 사망의 주요 원인이며, 사망자는 계속 증가하고 있다. 이와 같은 질병을 인공지능을 활용해 환자의 데이터로 미리 예측이 가능하다면 질병을 조기에 발견해 치료할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 심혈관질환 중 하나인 심장질환을 예측하는 모델들을 생성하였으며 Accuracy, Precision, Recall의 측정값을 지표로 하여 모델들의 성능을 비교한다. 또한 Decision Tree의 성능을 향상시키는 방법에 대해 기술한다. 본 연구에서는 macOS Big Sur환경에서 Jupyter Notebook으로 Python을 사용해 scikit-learn, Keras, TensorFlow 라이브러리를 이용하여 실험을 진행하였다. 연구에 사용된 모델은 Decision Tree, KNN(K-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), DNN(Deep Neural Network)으로 총 4가지 모델을 생성하였다. 모델들의 성능 비교 결과 Decision Tree 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노드의 특성배치를 변경하고 트리의 최대 깊이를 3으로 지정한 Decision Tree를 사용하였을 때 가장 성능이 높은 것으로 나타났으므로 노드의 특성 배치 변경과 트리의 최대 깊이를 설정한 Decision Tree를 사용하는 것을 권장한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.348-349
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• 2019

의료영상은 진단을 목적으로 환자의 질환 부위별로 정밀하게 촬영하여 수집된 영상이다. 수집된 의료영상을 판독하여 진단하기 어려운 경우에는 조직검사를 통해 확진검사를 실시한다. 하지만 조직검사의 경우 환자에게 신체적, 경제적 부담을 줄 수 있다. 따라서 의료영상을 기반으로 정밀 진단하는데 도움을 줄 수 있는 정량분석 소프트웨어 개발이 중요하다. 현재 복부 간 질환의 경우 MELD(Model For End-Stage Liver Disease) 점수를 이용하여 간 질환의 중증도나 예후를 예측하는데 이용되고 있다. 하지만 MELD점수 산출에 있어서 의료영상 정보를 사용하지 않았기 때문에 질환 여부를 가늠하는데 에만 이용될 뿐 병변부위의 위치를 확인하는데 에는 어려움이 있다. 그러므로 본 논문은 다양한 의료영상장비에서 획득한 복부영상을 이용하여 복부질환의 중증도를 예측 및 분석함으로서 실제 임상진단에 도움을 줄 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.303-308
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• 2017

생활 수준의 향상 및 소비자들의 건강에 대한 관심의 증가로 인해 자신의 건강에 대해서 스스로 결정하고자 하는 요구가 점차 증가하고 있다. 이로 인해 개인 맞춤형 의료에 대한 요구가 높아지고 있으며 각종 의료 정보를 기반으로 하는 질병 진단에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 특정 질환과 관련된 데이터를 이용한 특정 질환 예측을 위한 것으로 진료과목을 예측한 연구는 없었다. 본 논문에서는 국민건강정보데이터를 이용하여 진료과목 예측에 관한 연구를 진행하였다. 실험 결과에서 보여주다시피 일반 건강검진 데이터를 이용하여 진료과목을 예측한 결과 평균 80% 이상의 정확도를 보여 주고 있으며 SVM은 다른 예측 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보여 주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.323-330
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• 2008

복합질환은 다수의 유전자들이 상호작용하여 유발되는 질병으로서, 여러 유전자들이 관여한다는 복잡성 때문에 전통적인 분석 방법을 적용하는데 한계가 있다. 최근에는 기계학습 기법을 이용한 새로운 분석 방법들이 제안되고 있다. 신경망은 이처럼 복잡한 데이터에서 일정한 패턴을 찾아 이를 분류하는데 적합한 모델이다. 그러나 다량의 데이터가 입력으로 들어오는 경우에 학습에 오랜 시간이 걸리고 패턴을 찾기가 어려워지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다량의 SNP 데이터로부터 질병에 연관된 소수의 중요 SNP을 찾기 위한 통계학적인 방법인 집합결합(set association)과 신경망을 결합한 모델을 제시한다. 이 모델을 천식 관련 SNP 데이터에 적용하여 천식 발병 여부를 예측한 결과, 신경망만 사용했을 때보다 실행 시간도 빠르고 예측 정확도도 높았다. 이 모델은 다른 복합질환의 예측에도 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.582-587
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• 2014

본 연구는 장기간의 해상활동으로 의료기관 방문이 어려운 해상 활동자의 심혈관계질환 예측인자로 검사가 용이한 생체전기저항분석법 (BIA; bioelectrical impedance analysis)의 활용이 가능한지를 확인해보았다. 현재 심혈관성질환의 예측인자로 사용되고 있는 총콜레스테롤 측정치를 기준으로 BIA의 측정치와 관련성을 통계적 방법으로 분석한 결과 인체부위별 지방두께와 상관관계를 보였으며, 특히 왼쪽(왼) 허벅지의 지방두께가 총 콜레스테롤 측정치와 높은 상관관계를 나타냈다. 이 결과로 장기적인 해상 활동을 요하는 사람들은 BIA 검사를 통해 왼허벅지의 지방두께 변화를 심혈관질환의 예측인자로 활용할 수 있을 것이다. 하지만 선행연구의 부재로 후속연구가 필요하고 해상이라는 특수 상황이 고려된 측정도구의 정확성과 타당성 진단이 이루어져야 될 것으로 사료된다.

• 대한치과의사협회지
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• 제25권2호통권213호
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• pp.107-115
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• 1987

합리적이고 예측가능한 치주치료 계획의 수립은 치주치료의 성패를 좌우하는 관건이 된다. 치주질환에 대한 정확한 진단과 치료의 결과를 과학적으로 예측하는 기본개념을 근거로 하여 수립되는 치료계획을, 치주치료의 목적과 각 치료술식이 가지는 결과에 대한 과학적 예측 그리고 현재의 제한점등을 고찰하면서 설정해보기로 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.205-212
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• 2017

만성간질환(Chronic diffuse hepatopathy)의 진단은 간경화, 간부전, 간암으로 인한 사망률과 유병율을 감소시키는 중요한 임상과제 중 하나이다. 이에 본 연구에서는 초음파진단 영상을 바탕으로 간탄력도검사(Fibroscan)를 통해 지방간, 만성간질환을 예측할 수 있는 기준을 알아보고자 하였다. 280명의 환자를 대상으로 혈청학적 검사, 간탄력도 검사 측정값(kPa)을 분석하였으며 ROC 곡선분석을 이용하여 지방간 및 만성간질환을 예측을 위한 간탄력도 측정값의 cut-off value를 결정하였다. 혈청학적 검사에서 Bililubin, PT(prothrombin time)은 질병예측에 관련성이 없었으며(p=0.243, p=0.115), 혈당과 중성지방수치는 지방간에서 의미 있는 차이를 보이며 높게 나타났다(p<0.05). 간탄력도 측정값은 정상 대조군, 지방간, 만성간질환 순으로 높게 측정되었으며 만성간질환 예측을 위한 cut-off value는 10.3 kPa(AUC 0.98, Sensitivity 94.94%, Specificity 94.93%)로 결정하였다. 따라서 정량적인 평가로 만성간질환 환자의 진단에 일차적인 도구로 활용될 것으로 사료된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제48권2호
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• pp.54-61
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• 2016

증가하고 있는 심혈관질환을 예방하기 위한 연구와 함께 심혈관질환 위험도를 예측할 수 있는 평가도구에 대한 연구도 꾸준히 진행되고 있다. 가장 널리 알려져 있는 Framingham risk score (FRS)는 여러 선행 연구에서 그 타당성이 검증되었다. 본 연구에서는 연구 대상자들의 LDL 콜레스테롤과 총 콜레스테롤의 적용에 따른 FRS의 점수 차이를 살펴보고, 두 변수의 선택 적용에 따른 10년 내 심혈관질환 발생 위험도의 판정에 대한 일치도를 평가해 보고자 하였다. 2011 국민건강영양조사 데이터 중 심혈관질환 진단을 받은 자를 제외한 1,530명(남성 755명, 여성 775명)의 자료를 이용하였다. LDL 콜레스테롤 또는 총 콜레스테롤 중에 어떤 항목을 적용하느냐에 따라 FRS와 심혈관질환의 10년 예측위험도는 차이가 있었다. 남녀 모두 FRS는 LDL 콜레스테롤 적용 점수 보다 총콜레스테롤 적용 점수가 더 높았다. 위험도 10% 미만의 저위험군, 10~19%의 중등도 위험군, 20% 이상의 고위험군 분류에서 남성 106명, 여성 26명의 판정이 일치하지 않았다. 코헨의 카파 계수는 남성의 경우 0.718, 여성의 경우 0.884로 나타나 여성의 경우 더 높은 일치성을 보였다. 심혈관질환의 10년 예측위험도와의 관련성에서도 LDL 콜레스테롤을 포함한 회귀식 보다 총 콜레스테롤을 포함한 회귀식에서 남녀 모두 설명력이 더 높아 총 콜레스테롤을 반영한 FRS 산출과 10년 예측 위험도의 평가가 더 상관성이 더 높고, 더불어 남성 보다는 여성에서 더 일치하는 결과가 나타남을 알 수 있었다.