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학술대회자료
저자정보
이성하 (을지대학교) 김진홍 (한성대학교) 김승천 (한성대학교) 진훈 (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2014년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
발행연도
2014.6
수록면
1,438 - 1,441 (4page)

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의료 상황에서 환자에게 직접적으로 사용되는 약물은 정확한 예측과 분석을 통한 적절한 투약이 요구된다. 최근, 부작용 모니터링을 해야 할 약물의 최신목록이 미국 유해사례보고체계(AERS)를 통해 즉각적으로 보고되고 있다. 이에 본 연구는 미식품의약국(FDA)의 약물부작용 데이터베이스에서 우울증(Depressive disorder, Depression)을 부작용으로 발생시키는 약물들을 대상으로 샘플들을 추출한 후 약물 별 분류과정을 시도한 후 분류군 별 특징을 분석한다. 또한 약물부작용을 일으키는 속성들을 추출한 후 기계학습 알고리즘 중 베이지안망(Bayesian Network) 기법을 이용하여 속성들 간의 조건적 의존관계를 데이터에 기반하여 파악하고자 시도한다. 우리의 연구는 향후 약물부작용에 관한 본격적이면서도 체계적인 연구를 통해 약물의 임상실험에 대한 새로운 지침을 제시함으로써 약물부작용의 여부, 환자에게 적용된 약품의 투약오류를 발견하는 데에 있어 기여할 것으로 판단된다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구배경
3. 본론
4. 실험
5. 결론
6. 참고문헌

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