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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
오성우 (연세대학교) 이한길 (연세대학교) 신지연 (연세대학교) 이정훈 (연세대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제24권 제1호
발행연도
2019.2
수록면
105 - 120 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

딥러닝 기반 항생제 내성균 감염 예측
오성우 ,  이한길 ,  신지연 외 1명 한국전자거래학회지 2019.02 학술저널
딥러닝 기반 항생제 내성균 감염 예측
오성우 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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세계보건기구(WHO)를 비롯해 세계 각국의 정부기관은 항생제 오남용에 따른 항생제 내성균 감염에 대해 심각하게 경고하며 이를 예방하기 위한 관리와 감시를 강화하고 있다. 하지만 감염을 확인하기 위한 감염균 배양에 수일의 시간이 소요되면서 격리와 접촉주의를 통한 감염확산 방지 효과가 떨어져 선제적 조치를 위한 신속하고 정확한 예측 및 추정방법이 요구되고 있다. 본 연구는 Electronic Health Records에 포함된 질병 진단내역과 항생제 처방내역을 neural embedding model과 matrix factorization을 통해 embedding 하였고, 이를 활용한 딥러닝 기반 분류 예측 모형을 제안하였다. 항생제 내성균 감염의 주요 원인인 질병과 항생제 정보를 embedding하여 환자의 기본정보와 병원이용 정보에 추가했을 때 딥러닝 예측 모형의 f1-score는 0.525에서 0.617로 상승하였고, 딥러닝 모형은 Super Learner와 같은 기존 기계학습 모형보다 더 나은 성능을 보여주었다. 항생제 내성균 감염환자의 특성을 분석한 결과, 감염환자는 동일한 질병을 진단받은 비감염환자에 비교해 J01 계열 항생제 사용이 많았고 WHO 권고기준(DDD)을 크게 벗어나는 오남용 청구사례가 6.3배 이상 높게 나타났으며 항생제 오남용과 항생제 내성균 감염 간의 높은 연관성이 발견되었다.
#항생제 내성 #딥러닝 #뉴럴 임베딩 모델 #행렬 분해 #전자의무기록 #Antibiotic Resistance #Deep Learning #Neural Embedding Model #Matrix Factorization #Electronic Health Records

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 모형
4. 연구 방법
5. 분석 결과
6. 결론
References

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
A Medium Corporation / I’ll tell you why Deep Learning is so popular and in demand google schola Arango-Argoty, G. / 2018 / DeepARG: a deep learning approach for predicting antibiotic resistance genes from metagenomic data / Microbiome 6(1):23 google schola Bullinaria, J. A. / 2012 / Extracting semantic representations from word co-occurrence statistics: stop-lists, stemming, and SVD / Behavior Research Methods 44(3):890~907 google schola Chen, M. L. / 2018 / Deep Learning Predicts Tuberculosis Drug Resistance Status from Whole-Genome Sequencing Data / BioRxiv google schola 최재원 / 2012 / 개인화 추천시스템의 사용자 평가에 대한 통합적 접근 : 시스템 성과와 사용자 태도를 기반으로 / 한국전자거래학회지 17(3):85~103 dbpia

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