정보처리학회 논문지 소프트웨어 및 데이터 공학
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| 한글제목(Korean Title) |
SVM을 이용한 건강검진정보 기반 진료과목 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Health Examination Data Based Medical Treatment Prediction by Using SVM |
| 저자(Author) |
Minghao Piao
변정용
Minghao Piao
Jeong-Yong Byun
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 06 NO. 06 PP. 0303 ~ 0308 (2017. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
생활 수준의 향상 및 소비자들의 건강에 대한 관심의 증가로 인해 자신의 건강에 대해서 스스로 결정하고자 하는 요구가 점차 증가하고 있다. 이로 인해 개인 맞춤형 의료에 대한 요구가 높아지고 있으며 각종 의료 정보를 기반으로 하는 질병 진단에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 특정 질환과 관련된 데이터를 이용한 특정 질환 예측을 위한 것으로 진료과목을 예측한 연구는 없었다. 본 논문에서는 국민건강정보데이터를 이용하여 진료과목 예측에 관한 연구를 진행하였다. 실험 결과에서 보여주다시피 일반 건강검진 데이터를 이용하여 진료과목을 예측한 결과 평균 80% 이상의 정확도를 보여 주고 있으며 SVM은 다른 예측 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보여 주었다. |
영문내용
(English Abstract) |
Nowadays, living standard is improved and people have high interest to the personal health care problem. Accordingly, people desire to know the personal physical condition and the related medical treatment. Thus, there is the necessary of the personalized medical treatment, and there are many studies about the automatic disease diagnosis and the related services. Those studies focus on the particular disease prediction which is based on the related particular data. However, there is no studies about the medical treatment prediction. In our study, national health data based medical treatment predictor is built by using SVM, and the performance is evaluated by comparing with other prediction methods. The experimental results show that the health data based medical treatment prediction resulted in the average accuracy of 80%, and the SVM performs better than other prediction algorithms. |
| 키워드(Keyword) |
건강검진정보
진료과목 예측
데이터 마이닝
SVM
Health Examination Data
Medical Treatment Prediction
Data Mining
SVM
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