내 신청현황
종류	모집공고명	진행상태
신청내용이 없습니다.

첨단기술정보

home
알림마당
과학기술정보분석
첨단기술정보

검사 이력을 통한 당뇨병 환자의 분석

전문가 제언: ○ 본 논문에서는 당뇨병 환자에 대해서 다수준 클러스터 분석을 통해 같은 검사이력을 가진 환자들이 잘 분리되어 그룹을 형성하고 또한 응집력 있는 변수의 분포를 가진 자료의 집합을 찾으려고 한다. 이를 위해서 분류기의 선택이 중요한데 최신의 밀도기반 알고리듬 DBSCAN을 사용했다.

○ 클러스터링 알고리듬은 중심, 밀도, 모델 그리고 계층기반의 네 종류 방법으로 분류된다. 밀도기반의 알고리듬인 DBSCAN은 다른 알고리듬과는 달리 자료의 이상치에 대해서 민감하지 않으며 임의의 모양을 가진 클러스터를 생성할 수 있다. 자료의 이상치를 인식하고 이를 분리하는 것이 결과에 중요한 영향을 미친다.

○ ScienceDirect에서 diabetes를 찾으면 3,271편의 논문이 나온다. 이를 세분하여 기법으로서 classification을 보면 1,864편의 논문이 있어서 분류문제가 당뇨병 환자의 진단과 처치에 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있다. Examination으로 축약하면 500여 편의 논문이 있어서 당뇨병의 진단에는 검사가 중요함을 알 수 있다. 검사이력에 의한 당뇨병 환자의 분류를 위해서 history를 추가하면 262편의 논문이 검색된다.

○ 262편의 논문은 의료정보 시스템, 인공지능, 의료시스템의 인공지능 그리고 생의학 정보 분야에 균일하게 분포되어 있다. 이 중에 3편의 한국인 논문이 발견되는데 한편은 일반적인 증거기반의 진단에 관한 논문이고 나머지는 같은 맥락에서 심장병 진단에 관한 것이나 논문의 비율이나 내용으로 보아 국내에서 아직 이러한 분야는 미개척지이다.

저자: Dario Antonelli, Elena Baralis, Giulia Bruno, Tania Cerquitelli, Silvia Chiusano, Naeem Mahoto
자료유형: 학술정보