허혈성 심장질환 진단을 위한 기계 학습 알고리즘 비교 연구

박평우, 김민구, 임홍석, 윤덕용, 이석원

http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.4.376

최근, 인공지능에 대한 연구가 활발히 진행되고 있고, 인공지능 기술을 통한 정확하고 효율적인 의사결정이 가능해지고 있다. 또한, 점차 의료 지식 및 관련 데이터의 축적이 가속화되고 있으며, 인공지능 기술을 통한 질환 진단 및 처방에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 대표적인 심혈관 질환인 허혈성 심장질환을 연구 도메인으로 설정하고, 해당 질환의 진단을 위한 의료 전문가 시스템내에서 활용이 가능한 알고리즘과 효율적인 접근 방식을 비교 및 분석하여 제안한다. 본 연구의 궁극적 목표는 기존 환자의 초진기록 데이터를 바탕으로 의료 전문가 및 의사를 보조하는 것으로, 허혈성 심장질환에 대한 인과 관계 설명에 도움을 주고, 불필요한 관련 검사를 최소화한다는 데에 그 의미가 있다. 또한, 실험 데이터를 구성하여 의료 전문가 및 의사는 학습용 모델로 활용하면서, 이를 통해 경험과 지식을 효율적으로 극대화할 수 있다.