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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.2
- 수록면
- 271 - 280 (10page)
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Recently, big data has been growing rapidly due to the development of IT technology. Especially in the medical field, big data is utilized to provide services such as patient-customized medical care, disease management and disease prediction. In Korea, ’National Health Alarm Service’ is provided by National Health Insurance Corporation. However, the prediction model has a problem of short-term prediction within 3 days and unreliability of social data used in prediction model. In order to solve these problems, this paper proposes a disease prediction model using medicine prescription data generated from actual patients. This model predicts the total number of patients and the risk of disease in each region and uses the ARIMA model for long-term predictions.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
T. Song / 2015 / Social Big Data and Its Application: With Special Reference to MERS Information Diffusion and Risk Prediction / Health and Welfare Policy Forum of Korea 227:29~49
T. Song / 2013 / Big Data Trend and Utilization Plan for Korean Health and Welfare / Science and Technology Policy 192:56~73
J. Chang / 2017 / A Study on Medicine Prescription Data Based Disease Occurrence Predictions / Proceedings of the Korean Database Conference :118~121
윤진영 / 2013 / 트위터에서 추출한 감기 증상의 사회적 신호와 영향요인과의 상관분석 / 멀티미디어학회논문지 16(6):667~677
김미진 / 2016 / 복합 이벤트 처리 기술을 이용한 의료기관 빅데이터 응용시스템 개발 / 한국정보기술학회논문지 14(2):99~106
T. Song / 2013 / Big Data Trend and Utilization Plan for Korean Health and Welfare / Science and Technology Policy 192:56~73
J. Chang / 2017 / A Study on Medicine Prescription Data Based Disease Occurrence Predictions / Proceedings of the Korean Database Conference :118~121
윤진영 / 2013 / 트위터에서 추출한 감기 증상의 사회적 신호와 영향요인과의 상관분석 / 멀티미디어학회논문지 16(6):667~677
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