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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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Z. Punthakee / 2018 / Definition, classification and diagnosis of diabetes, prediabetes and metabolic syndrome / Canadian journal of diabetes 42:S10~S15
D. Atlas / 2015 / IDF Diabetes Atlas, 7th edn / International Diabetes Federation
N. Cho / 2018 / IDF Diabetes Atlas : Global estimates of diabetes prevalence for 2017 and projections for 2045 / Diabetes research and clinical practice 138:271~281
Korea Centers for Disease Control / Korean national health and nutrition survey data
백인경 / 2019 / Projection of Diabetes Prevalence in Korean Adults for the Year 2030 Using Risk Factors Identified from National Data / Diabetes and Metabolism Journal 43(1):90~96
D. Atlas / 2015 / IDF Diabetes Atlas, 7th edn / International Diabetes Federation
N. Cho / 2018 / IDF Diabetes Atlas : Global estimates of diabetes prevalence for 2017 and projections for 2045 / Diabetes research and clinical practice 138:271~281
Korea Centers for Disease Control / Korean national health and nutrition survey data
백인경 / 2019 / Projection of Diabetes Prevalence in Korean Adults for the Year 2030 Using Risk Factors Identified from National Data / Diabetes and Metabolism Journal 43(1):90~96
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