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초록·키워드
본 논문에서는 건강검진 빅데이터에 포함된 신체(키, 몸무게 및 허리둘레) 및 건강 정보(이완기 혈압, 트라이글리세라이드 및 혈청지오티(ALT) 등)를 이용하여 회귀분석을 기반으로 하는 헤모글로빈 추정 방법을 제안하고자 한다. 선행 연구를 통해 신체 및 건강 정보를 이용한 헤모글로빈 추정 가능성은 확인하였으나, 해당 연구는 테스트데이터를 통한 검증을 수행하지 않고 훈련데이터를 이용하여 모델을 생성 및 평가하였으며, 독립변수 조합이 1개 또는 7개라는 점 등의 한계를 지닌다. 상기 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 총 4,026,293명의 신체 및 건강 정보가 포함된 건강검진 빅데이터를 이용하여 헤모글로빈과의 상관성을 통계적으로 분석하였으며, 전체 인원 및 특징(성별, 연령대 및 흡연상태)에 따른 세분화 클래스에 대해 선형 및 다중 회귀분석을 수행하여 헤모글로빈을 추정하였다. 또한, 2~7개의 독립변수를 이용한 다중 회귀분석을 수행하고 결과를 비교하였다. 실험 결과, 3개의 특징(성별, 연령대 및 흡연상태)으로 세분화된 클래스에 대해 선형 및 다중 회귀분석을 수행하였을 때 각각 6.149%, 6.010%로 가장 낮은 평균 오차율이 계산되었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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