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변경근 (숭실대학교) 이덕규 (건강보험심사평가원) 이세영 (숭실대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제16권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
87 - 96 (10page)

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최근 의학계에서도 딥러닝 기술을 이용한 질병의 치료결과 예측 연구가 활발하다. 그러나, 소규모 환자 데이터와 특정한 딥러닝 알고리즘을 선택•활용, 연구를 진행하여 특정 조건 아래에서 의미 있는 결과를 보여주었다. 본 연구에서는 연구 결과의 일반화를 위하여 환자 대상을 좀 더 확대•세분화하여 80대•90대•100대 남녀 대상으로 폐암 진단 후 사망률 예측 연구 결과를 도출하였다. 건강보험심사평가원의 대규모 진료 정보와 다종의 딥러닝 알고리즘을 제공하는 AutoML을 이용, 80대•90대•100대 남녀의 폐암 진단 후 84개월간의 사망률 예측을 위해 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, Logistic Regression 등 5개 알고리즘별 모델을 생성하고 이를 통해 예측성능을 비교하고 사망률에 영향을 미치는 요인에 대한 분석도 추진하였다. 연구 결과, 80대와 90대에서 남성이 여성보다 사망 예측률이 더 높았으며 100대에서는 여성의 사망 예측률이 남성보다 높게 나타났다. 그리고 사망률에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로는 치료기간으로 분석되었다.
#AutoML #Deep Learning Algorithms #Lung Cancer #Men and Women in 80s,90s,and 100s #Prediction of Mortality Rate

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구모형 및 방법
4. 성능 분석 결과
5. 결론
REFERENCES

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