KCC 2021
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| 한글제목(Korean Title) |
기계학습을 통한 미숙아의 동맥관 개존증 조기 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Prediction of Patent Ductus Arteriosus in Preterm Infants using Machine Learning |
| 저자(Author) |
박서연
은호선
홍진혁
이경우
SeoYeon Park
HoSeon Eun
JinHyuk Hong
KyoungWoo Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 1010 ~ 1012 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
동맥관 개존증 (Patent Ductus Arteriosus, PDA)는 잉태되었던 기간이 짧고 체중이 적은 미숙아에게서 흔히 발견되는 질병이다. 이에 따라 미숙아의 동맥관 개존증 진단 및 치료에 관한 많은 연구들이 이루어졌지만 기계학습을 통해 미리 증상을 예측하는 연구는 아직 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 미숙아의 동맥관 개존증 발현 확률을 예측한다. 병원으로부터 전달받은 환아들의 전자의무기록 데이터를 처리과정을 거쳐 정형화하고 정형화된 데이터로부터 동맥관 개존증의 위험요인이 될 수 있는 피처 (feature)를 추출한다. 끝으로 예측 모델에 해당 피처를 적용하여 예측 결과를 분석한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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