Development of Performance to Predict the Prognosis of Korean Patients with Acute Myocardial Infarction by Data Transformation for Naïve Bayes Method

나이브 베이지안 방법을 위한 데이터 변환법으로 한국인 급성 심근경색증 환자의 예후를 예측하는 성능의 향상

오늘날 한국에서는 급성 심근경색증으로 인한 사망률이 높은 상태로, 발병 시에 치료까지 신속한 의사결정이 요구되는 위중한 질병이기 때문에, 한국인에게 맞는 급성 심근경색증 연구가 매우 중요 하다. 본 연구는 한국인 급성 심근경색증 등록 데이터를 이용해 기계 학습 방법의 한 종류인 나이브 베이지안 방법을 이용해 급성 심근경색증 환자의 예후를 예측하고자, 의료 데이터의 특성에 따른 데이터 변환 방법을 제안한다. 타겟 클래스에서 보다 중요한 의미를 가진 death 값에 대해 각 값을, nominal value, numeric value, 결측치로 구분한 방식에 따라, 확률을 계산해 변환한다. 실험 결과를 통해 결측치를 피처마다 존재하는 값들의 평균을 낸 값으로 대입하였을 때 가장 좋은 성능임을 알 수 있었는데, 기존의 방법에 비해 precision=5.4%, recall=7.0%의 성능이 향상되었다. 따라서 제안한 방법은 나이브 베이지안 방법의 예측 성능 향상에 기여하였다고 판단된다. 이후 적용했던 데이터 변환 방법을 여러 가지 기계 학습 방법에서 판단해보고, 다른 타겟 클래스에도 시험해보고자 한다.