생성적 대립 신경망을 이용한 전자건강기록 데이터로부터의 질병 예측

Q: 이 논문에서 정의한 전자건강기록이란 무엇인가?

전자건강기록은 환자의 기록을 전산화하여 효율적이고 체계적인 의료서비스를 가능하게 하며, 질병의 통계학적 분석이나 개인화된 질병 예측과 같은 다양한 데이터사이언스 연구에 활용될 수 있는 빅데이터를 생산하는 시스템이다. 이는 기존의 서면 의무기록 시스템에 비해 큰 이점을 제공한다.

Q: 전자건강기록 데이터에서 질병 예측 시 결측치와 클래스 불균형 문제를 어떻게 해결하는가?

연구 결과, 결측치 예측에는 오토인코더를 사용하고 질병 예측에는 AC-GANs를 활용하는 조합이 가장 효과적이다. 오토인코더는 데이터 패턴을 기반으로 결측치를 채워 분류기에 더 많은 정보를 제공하며, AC-GANs는 클래스 불균형 문제에 강인하여 안정적이고 높은 질병 예측 정확도를 보인다.

황의원; 최성운; 하헌석; 윤성로

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 황의원 (서울대학교) 최성운 (서울대학교) 하헌석 (서울대학교) 윤성로 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2017 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2017.12

수록면: 808 - 810 (3page)

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전자건강기록 (Electric Health Record, EHR)은 환자의 기록을 전산화하여 효율적이고 체계적인 의료 서비스뿐만 아니라 데이터사이언스 연구에 이를 활용할 수 있도록 기여하였다. 본 논문에서는 생성적 대 립 신경망 (Generative Adversarial Networks, GANs)과 기존의 머신러닝 알고리즘을 결측치 예측 기법들 과 조합하여 질병 예측 성능을 비교하였다. 그 결과 결측치 예측 기법으로 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-569-001733290

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