RNN을 이용한 제2형 당뇨병 예측모델 개발Development of T2DM Prediction Model Using RNN
- Other Titles
- Development of T2DM Prediction Model Using RNN
- Authors
- 장진수; 이민준; 이태로
- Issue Date
- 2019
- Publisher
- 한국디지털정책학회
- Keywords
- 제2형 당뇨병; 질병 예측; 기계 학습; 딥러닝; RNN; 의료 인공지능; T2DM; Disease Prediction; Machine Learning; Deep Learning; RNN; Medical AI
- Citation
- 디지털융복합연구, v.17, no.8, pp.249 - 255
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 디지털융복합연구
- Volume
- 17
- Number
- 8
- Start Page
- 249
- End Page
- 255
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/70122
- DOI
- 10.14400/JDC.2019.17.8.249
- ISSN
- 2713-6434
- Abstract
- 제2형 당뇨병은 고혈당이 특징인 대사성 분비 장애로 여러 합병증을 야기하는 질병이며, 장기적인 치료가 필요하기 때문에 매년 많은 의료비를 지출한다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 있어왔지만, 기존의 연구들은 한 시점에서의 데이터를 학습시켜 예측함으로써 정확도가 높지 않았다. 그래서 본 연구는 제2형 당뇨병 발생 예측에 대한 정확도를 높이기 위하여 RNN을 이용한 모델을 제안하였다. 본 모델을 개발하기 위해 한국인유전체역학조사 지역사회 코호트(안산·안성) 데이터를 이용하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터들을 모두 학습시켜 당뇨병 발생 예측모델을 만들었다. 예측 모델의 성능을 검증하기 위해 기존의 기계 학습 방법인 LR, k-NN, SVM과 정확도를 비교하였다. 비교한 결과 제안한 예측모델의 accuracy는 0.92, AUC는 0.92로 다른 기계 학습 방법보다 높은 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 제2형 당뇨병 발생 예측 모델을 활용하여 발병을 조기 예측함으로써 생활습관 개선 및 혈당조절을 통해 당뇨병 발병을 예방하고 늦출 수 있을 것이다.
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