지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 607 - 613 (7page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
본 논문 자연어 처리(NLP) 모델과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 환자 데이터를 분석하고, 만성질환의 조기 예방 및 관리를 위한 솔루션을 제시하고자 한다. 전 세계적으로 만성질환은 주요 사망 원인이며, 우리나라에서도 전체 사망의 80%를 차지할 정도로 심각한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 국제질병분류(ICD) 코드를 활용한 대규모 병원 데이터 분석을 통해 주요 질병 발생 패턴 및 위험 요인을 파악했다. NLP 모델은 Google의 사전 학습 언어 모델과 Transformer 아키텍처를 기반으로 설계했다. 이를 통해 환자의 성별, 연령, 생활습관(흡연 및 음주 여부) 등 다양한 변수를 바탕으로 질병 발생률을 비교 분석했다. 분석 결과, 흡연 및 음주 여부와 관계없이 고혈압이 가장 높은 비율로 나타났으며, 이는 고혈압 관리의 중요성을 부각시킨다. 또한, 입력된 사용자의 개인 정보를 바탕으로 ‘만성질환이 있는 경우, 정기적인 건강 검진과 관리를 병행하세요.’와 같은 건강 정보 답변을 제공하는 대화형 챗봇을 개발했으며, 이를 통해 사용자와 상호작용하면서 건강 상태에 대한 맞춤형 피드백을 제공할 수 있다. 데이터 전처리 및 학습 과정에서 결측치를 제거하고 클라우드 기반으로 데이터를 관리하여 효율성을 극대화했다. 따라서 개인화된 건강 정보 제공, 생활습관 개선, 질병 예방을 목표로 하며, 추후 연구에서는 데이터셋 품질 개선 및 다양한 머신러닝 알고리즘 적용을 통해 모델 정확도를 향상시킬 계획이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구결과
4. 결론 및 고찰
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092278744