Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.384-388
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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의료 수요 예측을 위한 딥러닝: 천식 발병을 중심으로

  • 김용선 (전남대학교 경영학과) ;
  • 강현욱 (전남대학교 경영학과) ;
  • 김정연 (전남대학교 컴퓨터정보통신공학과경영학과) ;
  • 윤현식 (전남대학교 경영학과)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

질병은 인간의 삶과 사회에 큰 영향을 미치며, 천식은 주변 사람들이 쉽게 그 심각성을 인지할 수 있는 질환이다. 천식의 유병률에도 불구하고 광범위한 데이터를 사용하여 천식 발병을 예측하는 연구가 부족하다. 그리하여 본 연구는 딥러닝 모델을 활용하여 기상데이터, 대기 오염 물질 수준, 천식 환자 수를 딥러닝 모델로 학습하고자 한다. 날짜, 위도, 경도 좌표를 기준으로 데이터가 병합되며 생성된 통합 데이터세트에서는 천식 환자 수를 결과변수로 사용하고, DNN과 LSTM 모델을 사용해 지도학습을 수행하며 모델의 성능은 MSE 및 MAE를 지표로 사용하여 평가한다. 본 연구는 질병 발생을 사전에 예측함으로써 잠재적인 질병 발생에 대한 사전 정보를 제공하고 의료인력 배치를 최적화하며 의료 서비스의 전반적인 효율성을 향상시켜 사회적 이익을 향상시키고자 한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 소프트웨어중심대학사업의 연구결과로 수행되었습니다.(2021-0-01409)

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