머신러닝 기반 반려동물 진단을 위한 임상 의사결정 지원 모델의 예비 연구

최우용; 박래정

doi:10.14801/jkiit.2020.18.1.11

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최우용 (메디사피엔스) 박래정 (강릉원주대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제1호(JKIIT, Vol.18, No.1)

발행연도: 2020.1

수록면: 11 - 17 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.1.11

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본 논문은 주요 증상과 기본검사 결과로부터 반려동물(개와 고양이)의 진단 범주를 예측하는 머신러닝 기반 반려동물 진단 보조 모델에 관한 연구 결과를 소개한다. 진단 예측 모델을 개발하기 위해서 동물병원 EMR(electronic medical record)의 확진 데이터에서 수의사의 검증을 거쳐 기본혈액검사와 혈액화학검사의 항목 수치 보정, 진단 범주 확정 등 리뷰 과정을 수행하여 변환하였으며, 병원 간 진단명 불일치 문제를 해결하여 최종 진단 범주를 결정하였다. 이후 수집된 데이터의 분석 과정을 통해서, 진단에 영향이 큰 증상을 선택하였으며 총 80개의 증상 코드로 통합하였다. 실용적인 진단 보조를 위해서는 추가적인 검사 정보가 필요하지만, 본 논문에서는 최종적으로 동물병원에서 실시하고 있는 기본적인 검사결과 데이터와 주요 증상 정보를 사용하여 22개의 진단 범주를 예측하는 분류 모델을 개발하였다. 진단 예측 모델은 총 1,296개의 데이터로 검증하였으며, 82%의 예측 성공률을 나타낸다.

#CDSS #machine learning #random forest #EMR data

참고문헌 (10)

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박주연 / 2017 / 반려동물 의료체계의 문제점 및 제도개선 방안 / 환경법과 정책 19:99~130

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WIZARD i Co., Ltd / 2016 / SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSING COMPANION ANIMAL / Patent No. 10-2018-0045086

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L. Breiman / 1984 / Classification and Regression Trees / Wadsworth

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