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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정현명 (인하대학교 통계학과) 박헌진 (인하대학교 통계학과) 이진국 (서울성모병원) 이종민 (서울성모병원)
저널정보
한국빅데이터학회 한국빅데이터학회지 한국빅데이터학회지 제2권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
115 - 128 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

COPD 코호트 자료에서의 Machine Learning 방법론 비교
정현명 통계학과 2018.01 학위논문

2017

COPD 코호트 자료에서의 Machine Learning 방법론 비교
정현명 ,  박헌진 ,  이진국 외 1명 한국빅데이터학회지 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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최근 머신러닝 방법은 높은 예측력과 함께 널리 이용되지만 머신러닝을 제대로 활용하기 위해서 데이터가 가진 한계를 통계적 기법으로 해결한다면 기존보다 더 높은 예측력을 이끌어 낼 수 있다. 본 연구에서는 Longitudinal and Imbalanced Data에서 SMOTE 방법을 활용하여 불균형 문제를 해결한 결과 예측력이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 만성폐쇄성폐질환 급성악화 관련 연구가 활발히 이루어지고 있지만 급성악화와 관련 있는 요인을 찾는 연구만 이루어지고 있어 여러 요인들에 대한 복합적인 관철과 예측모형을 통한 급성악화 예측 연구는 이루어지지 않는다. 본 연구에서는 여러 요인을 같이 살펴봤을 때 어떤 요인들이 만성폐쇄성폐질환 급성악화와 관련이 있는지 확인하고 개인 맞춤형 특정 질환 예측 모형을 구축하였다.
#머신러닝 #만성폐쇄성폐질환 #질환예측

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참고문헌 (27)

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유광하 / 2012 / 전국적 COPD Cohort 연구 기초 자료(KOCOSS 연구 cohort) / 대한결핵 및 호흡기학회 추계학술발표 초록집 :196~196 google schola 유지홍 / 2014 / COPD 진료지침 / 대한결핵 및 호흡기학회 google schola 이범석 / 2017 / 반응 표면 방법을 이용한 딥러닝 매개변수 최적화 연구 google schola Andersson, F. / 2002 / The costs of exacerbations in chronic obstructive pulmonary disease (COPD) / Respiratory Medicine 96(9):700~708 google schola Au, D. H. / 2009 / The Effects of Smoking Cessation on the Risk of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbations / J Gen Intern Med 24:457~463 google schola

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