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구본초

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 구본초 (한국한의학연구원)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 3,300 - 3,303 (4page)

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Metabolic syndrome is diagnosed when three or more of the following conditions are present: abdominal obesity, hypertension, glucose intolerance, dyslipidemia, and low HDL cholesterol. It is a significant risk factor for cardiovascular diseases and diabetes. This study aims to develop a machine learning-based model for predicting high-risk groups for metabolic syndrome using non-invasive features from Korean medical health check-ups. Data were collected from five Korean medical hospitals, including demographic information, radial pulse wave data, heart rate variability, bioelectrical impedance, and 3D body shape information. After processing, 1,518 participants" data were used, split into training and test sets with class imbalance addressed using SMOTE. Candidate models included elastic net, SVM, random forest, XGB, and MLP, optimized via 10-fold cross-validation. The MLP model with selected biometric features achieved the highest performance (AUROC=0.907), indicating that non-invasive data from Korean medical check-ups can effectively predict high-risk metabolic syndrome groups.

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