머신러닝 기반 건강컨설팅 성공여부 예측모형 개발

이상호; 송태민

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상호 ([주]핼스맥스) 송태민 (삼육대학교 보건관리학과)

저널정보: 한국IT서비스학회 한국IT서비스학회지 한국IT서비스학회지 제17권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 91 - 103 (13page)

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This study developed a prediction model using machine learning technology and predicted the success of health consulting by using life log data generated through u-Health service. The model index of the Random Forest model was the highest using. As a result of analyzing the Random Forest model, blood pressure was the most influential factor in the success or failure of metabolic syndrome in the subjects of u-Health service, followed by triglycerides, body weight, blood sugar, high cholesterol, and medication appear. muscular, basal metabolic rate and high-density lipoprotein cholesterol were increased; waist circumference, Blood sugar and triglyceride were decreased. Further, biometrics and health behavior improved. After nine months of u-health services, the number of subjects with four or more factors for metabolic syndrome decreased by 28.6%; 3.7% of regular drinkers stopped drinking; 23.2% of subjects who rarely exercised began to exercise twice a week or more; and 20.0% of smokers stopped smoking. If the predictive model developed in this study is linked with CBR, it can be used as case study data of CBR with high probability of success in the prediction model to improve the compliance of the subject and to improve the qualitative effect of counseling for the improvement of the metabolic syndrome.

#Machine Learning #Wellness Care #Case-Based Reasoning #Prediction Model #Life Log Data

참고문헌 (27)

참고문헌 신청

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Breiman, L. / 2001 / Random Forest / Machine Learning 45(1):5~32

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이 논문의 저자 정보

이상호

소속기관 [주]핼스맥스

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 7 이용수 17

송태민

소속기관 삼육대학교 보건관리학과

주요연구분야 의약학 > 의학 일반 사회과학 > 경영학

논문수 2 이용수 8

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